每一个程序员的心中或许都有这样一个梦：有一天，做出一个心中的完美产品，让全世界的人使用它。 蒋南国和他的合伙人创业七载，经历了无数的风风雨雨。作为一个技术合伙人，当拥有了对产品的决策权，他是否实现了自己的梦想，又会遭遇哪些坎坷？

前段时间，斯皮尔伯格的《头号玩家》成为公众热点。作为一个老顽童，斯皮尔伯格再次用充满活力的视角诠释了一个关于爱与勇气的故事。

当人们讨论AI和工作的未来时，经常会忽略岗位质量这个重要因素，而更多跑去讨论自动化和失业的关系。AI的实际应用并不是在全面替代员工，而是成为员工密不可分的协作伙伴，融入员工们在办公场所内的日常体验。

有分析师表示，XPoint和其他永久内存技术成为服务器设计标准的前景正在受到阻碍，因为这些部分成本太高。

Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备，重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计，未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成，使企业平均提前5天收款；AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率；Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理，节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。

今年初，网易云信全新发布了 IM 圈组，旨在一站式帮助客户快速开发和构建强大稳定的即时通讯社群，让用户的欣喜和热爱拥有一个承载之地。

2024年，数据将继续保持指数级增长，而数据存储行业也相应面临着前所未有的挑战和机遇。我们将见证更多存储技术的变革和创新，以更好地满足不断增长的数据需求，甚至重塑IT基础架构。

想象一下，如果你手里有一个苹果，然后松开手，会发生什么？对我们人类来说，这个问题简直不能再简单了——苹果会掉到地上。我们不需要进行复杂的计算，也不需要回忆牛顿定律的精确表述，就能准确预测物体的行为。这种对物理世界的直觉理解，是我们从小就形成的能力。

有没有发现，在三大领域里我们最不了解的就是存储？我们每天都在PC、手机、云端应用着存储，但对于中国存储的发展现状与挑战，绝大多数人一无所知。

随着未来企业之间、产业之间的边界日益淡化，公有云、私有云、本地、边缘之间的界限也将变得越来越模糊，而开源与开放的价值将被极大释放。

去年英特尔提出了以数据为中心的战略，这次的创新产品发布会是这次战略的重要落地。这些创新产品组合不止于处理器，而是囊括了存储、网络等IT基础设施的重要组成。

电子科技大学研究团队突破性发现：仅使用不到10%的精选训练数据，就能让多模态AI的推理能力超越传统全数据训练方法，同时缩短40%训练时间。他们开发的RAP数据选择框架通过因果差异分析和注意力评估，精准识别能激发AI真正多模态推理的"认知样本"，颠覆了"大数据必然更好"的传统观念，为AI训练开辟了质量优先的新路径。

韩国大学研究团队提出OSP训练框架，通过Muon优化器、单尺度归一化和嵌入投影三项技术创新，从训练阶段就预防异常值产生，让14亿参数模型在4位量化下性能提升35%，仅增加2%训练时间却减少33%内存占用。这项突破性研究改变了AI模型优化的根本思路，为移动设备部署强大AI能力开辟了新路径，让普通用户未来能在手机上享受接近云端级别的AI服务。

纵览今年的Ignite China，既有非常吸睛的热度话题，非常聚焦的趋势展望，非常扎实的技术产品，同时，还将独家公开本地云服务产品最新进展，分享中国客户与伙伴的最佳实践。尽情把期待值拉满吧！

数字化转型可以有很多目标，从节省资金到提高客户满意度。但是Sprint的目标是让内部和外部客户能够在他们想要的时间和地点，做他们想做的事情。

香港城市大学等机构联合开展的首个扩散大语言模型量化研究发现，这类新型AI模型存在特殊的激活异常值分布模式，为量化压缩带来新挑战。研究系统评估了多种量化方法，发现4位权重量化和8位权重激活同时量化是目前最实用的选择，GPTQ和DuQuant分别在两种策略中表现最佳，为扩散语言模型的实用化部署提供了技术指导。

很多人可能都喜欢看谍战题材的影视剧，在谍战片里有一个最常见的镜头，就是利用一种技术手段进行电话窃听，这个情节我们再熟悉不过了，但我们似乎没有人把它和指纹识别联系起来，其实对指纹信息的窃取就像窃听电话一样普遍和轻松。

12月22日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会、可信区块链推进计划共同主办，科技行者协办的“2020可信区块链峰会”在京举行。

这项由中国香港中文大学（深圳）团队主导的研究发现，AI大模型存在"前缀主导陷阱"问题——仅15%的错误开头就能导致20%的性能下降。研究团队创新性地提出LeaP方法，让多个AI推理路径在思考过程中互相交流协作，显著提升了推理准确性。实验显示，使用LeaP的32B模型甚至超越了671B模型，证明了AI协作的巨大潜力。

微软等机构联合推出的RealPlay系统首次实现了用游戏控制指令生成现实视频的突破。该系统仅使用赛车游戏数据训练，却能控制现实中的汽车、自行车和行人运动，控制成功率达90%。RealPlay支持交互式视频生成，用户可像玩游戏般逐步指导视频发展，生成质量接近真实拍摄，为AI视频生成和未来游戏引擎开发开辟了新方向。