近日，紫光股份旗下新华三集团重磅发布TaaS（Test as a Service）服务，以丰富的测试生态资源，打造敏捷化、精益化、平台化的云测试服务，为企业的数字化转型全面提质增效。

ServiceNow联合多个顶级研究机构提出ALIGNVLM，这是一个专门用于文档理解的视觉-语言模型。其核心创新ALIGN连接器通过将视觉特征映射为语言模型词汇的概率分布，有效解决了传统方法中视觉和语言模态对齐不准确的问题，在多个文档理解基准测试中取得显著性能提升。

近日，英特尔公布了自身在AI硬件和软件方面的最新进展，从这些信息，我们看到英特尔显然在极力加大自身在硬件创新的节奏，并在软件生态方面加大投入，让自身在AI加速计算方面有更多存在感。

HASHIRU是一个创新的多智能体系统，由加州大学戴维斯研究团队开发，采用"CEO-员工"层级结构，动态管理AI智能体团队。系统优先使用小型本地语言模型，仅在必要时调用更强大的外部API，通过经济模型控制资源分配，并能自主创建新工具扩展功能。实验表明，它在复杂推理任务上显著优于单一模型（如GSM8K：96% vs 61%），并能有效执行学术论文评审和安全评估任务，展现了更灵活、更高效的AI协作新范式。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

7月29日，在海南消博会上，华为云联合普华永道中国发布数字化运营平台及企业云转型建设方案。

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner指出，增强型分析、持续型智能与可解释型人工智能是数据与分析技术领域内的主要趋势之一，并有可能在未来三到五年带来重大颠覆。

Kubernetes 是一个容器管理平台，可以让 IT 团队更好地控制部署、扩展和管理应用程序的过程。

蒙特利尔大学等机构联合开发的LATENTLENS工具揭示了AI视觉理解的新秘密。研究发现，传统方法严重低估了AI系统的视觉理解能力，实际可解释性从23%飙升至72%。更令人惊讶的是发现了"中层跃迁"现象——视觉信息进入语言模型时直接对应到中间层的语义理解，而非基础层。即使完全没有语言训练的视觉系统也展现出高度可解释性，暗示视觉与语言认知存在深层共性，为人工通用智能发展提供重要启示。

近日，至顶网采访了戴尔科技集团大中华区业务连续性解决方案资深顾问邱海，基于戴尔的专业数据保护能力，他分析并回答了在混合云架构下，企业如何更好的保障业务连续性，从而实现企业业务的长期健康增长。

全球大型IT基础设施服务提供商Kyndryl勤达睿（NYSE：KD）宣布推出全新开放的集成平台Kyndryl Bridge。

这项研究介绍了MADrive系统，一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库，能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟，为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明，相比传统方法，MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升，为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。

在2018年，戴尔发布了一项最新的全球调查。来自全球17个国家的3800位商业领袖参与了这项调查。这份调查预测，到2030年，在人工智能的大时代中，新兴技术将推动人类与机器之间更加交融，超越自身局限的合作关系。

2019年8月23日-25日，第八届 KCon 黑客大会——KCon 2019将在北京昆泰嘉瑞文化中心举办。大会以「无界」为主题，通过汇聚全球黑客的智慧，探索技术的无穷奥秘，突破边界外的边界，创造不可能的可能。

本文探讨了CIO如何在2025年提升领导力。建议包括:制定成长计划、建立盟友生态系统、扩大同行网络、提高沟通技能、培养同理心、保持真实性等。文章强调CIO需要不断学习和成长,以应对不断变化的挑战,成为更优秀的技术领导者。

麦克马斯特大学的科研团队利用搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的HPE Superdome Flex服务器，实现了对病毒基因组测序速度的十倍提升。

正如之前每个季度一样，第四季度VMware财报业绩再次超出华尔街预期，其中订阅和软件即服务收入增长尤为强劲，这说明VMware从许可费模式转型为更可预测的经常性收入模式是一条成功的路径。

根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。

随着AI技术的迅速发展，数据中心面临前所未有的转型压力和环境挑战。虽然AI能提高数据中心效率，但也加速了硬件更新和能源消耗，可能导致严重的电子废弃物问题。数据中心运营商需要在AI带来的机遇与潜在环境风险之间寻求平衡，采取可持续的硬件管理方案，以减少电子垃圾的产生。

机器学习技术通常以视觉系统为基础进行信息处理，现在为了超越这一局限，科学家们开始从嗅觉当中汲取灵感。