新奥特的转型升级过程中，戴尔作为强大的后盾，支持新奥特不断推出优质的产品和服务。

一篇54页的文档《揭示OpenAI计划在2027年前实现通用人工智能（AGI）的计划》在网络传播，由推特用户Jackson (@vancouver1717)整理，基于公开资料推测OpenAI的AGI已实现。

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

古人说“变则通，通则久”。默沙东之所以能长期做到双轮驱动，也是应用了变通的新办法：顺势而为践行“数字化”。

“莫总，听闻您之前只是一名普通的基层人员，却在三年内一跃成为CIO，并带领公司发展地越来越好，关于成功的要素，请问您有什么经验可以分享给大家吗？”

伦敦国王学院研究团队通过对20个AI语言模型的综合测试，发现了静态评估方法的重大缺陷：这些用于检测网络仇恨言论的AI系统在面对语言演化时表现出明显的适应性不足，静态基准测试可能严重高估了模型的实际安全性能，呼吁建立动态的时间敏感评估体系。

3月28日，2023微信公开课PRO·微信之约在广州正式开讲。

IBM Z之所以能够在现在继续发挥这么大的作用，和它一直没有停止变革有很大的关系。比如混合多云是被公认为企业未来IT发展非常重要的方面，所以IBM加强了IBM Z平台的云原生属性，包括容器化以及容器的开发和部署。

Meta研究团队发现仅通过对比学习训练的AI视觉模型，内部竟隐藏着语言理解、空间定位等多种专业能力。他们开发了Perception Encoder系列，通过"对齐技术"激活这些隐藏技能，在图像分类、视频理解、目标检测等多个领域都达到了最先进性能，证明了"一个模型胜任多种任务"的可能性，为AI发展提供了新思路。

TPU 的设定，只能在 TensorFlow 中执行推理，但它的性能非常好。我们认为，TPU 与 TensorFlow 的良好适配，能够发挥出 1+1＞2 的效果。深度学习计算中的芯片部署都不是零和博弈。现实世界的深度学习网络需要系统的 GPU 与其他 GPU 或诸如 Google TPU 之类的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作环境，具有深度学习所需的灵活性

南京大学等高校联合研究团队开发出ObjFiller-3D技术，巧妙地将3D物体修复转化为视频编辑问题。该技术利用视频模型的时序一致性优势，能够高质量修复3D物体缺失部分，在图像质量和处理速度上均大幅超越现有方法。技术支持参考图像引导修复，可广泛应用于文物保护、数字内容创作等领域，为3D修复和编辑任务提供了统一高效的解决方案。

人工智能、机器学习和分析不仅仅是最新的流行语；大大小小的企业组织都在关注人工智能工具和服务，希望通过大数据、预测分析和自动算法系统改善业务流程、客户支持和决策制定。

大约四年之前，Jerry Cuomo带领IBM公司的其他技术专家开始研究区块链。要说个中缘由，比特币与以太坊的爆炸式增长功不可没。

2025腾讯全球数字生态大会宣布通过腾讯云也将自身累积的技术沉淀与AI实践全面开放，打造“智能化引擎”，通过智能体解决方案、“SaaS+AI”、大模型技术三大升级，打造“好用的AI”，激发企业创新潜能。

蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究，创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航，通过执行智能体和守护智能体的协作机制，在GAIA测试中准确率达67.89%，稳定性提升17.3%，荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径，具有广阔应用前景。

随着容器技术的逐渐成熟，越来越多的企业应用开始迈向容器化。

自诞生之日起，OpenHarmony就引起着各方的关注，可谓是盛况空前。但一款开源操作系统的成功，困难不在第一步，而是第一步后面的一万步。

在数字化转型大潮下，用户的 IT 从传统应用程序支撑，到针对云原生的对接，从当初的成本中心逐渐转变成了用户的业务中心与利润中心。这样的转变过程，唯一不变的是不断增长的数据，数据保护如何实现与时俱进的现代化，成为了其中的重点之一。

对于大多数人来说，冬奥的观赛过程除了高呼一声「牛X」， 还有更多的时刻其实都是「问号脸」——什么是1620？什么是bFFF？什么是540抓板？

数据迁移的成本如何解决？研究人员怎样快速高效地找到正确的数据？数据安全又如何得到保障？Data Fabric 给出了答案。