2018年6月3日，由中国IT技术社区CSDN和专注以太坊生态建设的领先企业灵钛科技主办，以太坊爱好者社区、柏链道捷、火星财经、金色财经、Unitimes、区块链大本营协办的「2018以太坊技术及应用大会·中国」大会在北京·悠唐皇冠假日酒店盛大召开。

加州大学伯克利分校、MIT和斯坦福联合研发的SVG2技术通过语义感知排列实现了视频生成的重大加速。该方法巧妙解决了现有稀疏注意力机制中的两大瓶颈：识别不准确和计算浪费。通过k-means聚类对像素按语义特性分组并重排，SVG2在保持高质量的同时将生成速度提升至2.3倍，使原本需30分钟的视频生成缩短至13分钟，为实用化AI视频创作铺平了道路。

「庄易没有想到自己职级这么低，有一天竟然也要签署竞业协议，并把他所有的可能性都基本封杀了。就算他拒签，也不要任何补偿金，公司还是要告他违背竞业协议，并要求他赔偿公司十三万。」

所有这一切都将回归最初的主题：HPC创新需要大量时间，量子加经典的混合系统可能才是最终解决之道。未来的计算基板可能会以分子、光子甚至是其他未知的形式，工程师和科学家们距离正确答案还非常非常遥远。

9月7日，2018 ODF（OPEN-SOURCE DATABASE FORUM）开源数据库论坛暨MariaDB中国用户者大会在北京隆重召开，指导单位相关领导、企业相关负责人和来自全国各地的数百名数据库领域的开发者和技术爱好者会聚一堂。

ChatGPT虽然是目前最受欢迎的AI聊天机器人，但它并非万能。文章指出11个不应该使用ChatGPT的场景：诊断健康问题、处理心理健康、紧急安全决策、个人财务税务规划、处理机密数据、违法行为、学术作弊、监控实时信息、赌博预测、起草法律文件以及创作艺术。AI可能产生错误信息、缺乏实时数据更新，在高风险场景下可能造成严重后果。用户应了解其局限性，在关键决策时寻求专业帮助。

首尔国立大学研究团队提出了"多模态对抗组合性"(MAC)基准测试，评估预训练多模态表示(如CLIP)在理解文本与图像、视频、音频关系时的组合性弱点。研究使用大语言模型生成欺骗性文本，通过样本成功率和多样性双重指标进行评估。团队创新性地提出了多样性促进自训练方法，即使使用较小的Llama-3.1-8B模型，也能显著提高攻击成功率和多样性。实验在COCO、MSRVTT和AudioCaps数据集上验证，该方法优于现有技术，并展示了良好的跨模型迁移性，为构建更可靠的多模态系统提供了重要见解。

Luckin的新书《机器学习与人类智能：二十一世纪教育的未来》认为，如果我们不希望自己的孩子及他们的老师变成机器人，那么必须从根本上重新对智力做出重新定义。

每年Creo都会发布最新的版本，PTC今年带来了Creo11及最新版本的 Creo+，Creo 11在电气化、复合材料、基于模型的定义、仿真驱动的设计和制造方面提供了广泛的增强功能。

上海AI实验室联合多所高校发布Creation-MMBench，这是首个专门评估多模态AI创意能力的基准测试系统。研究通过765个创意任务测试了20个主流AI模型，发现商业模型表现远超开源模型，且AI在获得视觉能力后文字创作能力反而下降。该研究填补了AI创意评估空白，为未来AI发展提供重要参考。

如同发展汽车产业需要高速公路一样，汽车是应用，公路是基础设施，元宇宙也需要基础设施。MetaEngine元宇宙服务器即是浪潮为加速元宇宙产业提出的算力基础设施。

HPE在本周一推出了最新版本的HPE GreenLake for Block Storage built on HPE Alletra Storage MP

清华大学研究团队开发了AMFT自适应元微调方法，通过智能元学习控制器动态平衡模仿学习与强化学习，解决传统AI训练中的灾难性遗忘问题。该方法在数学推理、视觉推理等多项任务中创造最佳成绩，不仅提高了性能还增强了泛化能力，为开发更可靠的AI推理系统提供了新思路。

这个看不见的勒索者出的牌简直如懂我心。作为IT主管，去年初我从IT企业跳槽到了这家医学检测公司，公司老板是个海归，管理模式更西式，我也如鱼得水，多年积累的技术和管理经验得到了尽情的发挥。

作为国内云原生领域的标杆会议之一，CNBPS2020聚焦云原生最佳实践，汇聚最新云原生技术趋势和最全云原生技术栈。

西安交通大学与蚂蚁集团联合发布HumanSense研究，首次建立了AI情感智能的系统性评估框架。通过3882道真实场景测试题，研究发现当前最先进AI在人际互动理解方面仍有巨大提升空间，人类得分87.5%而AI仅57.8%。研究团队通过多阶段强化学习训练，成功提升了AI的多模态推理能力，让AI学会像心理咨询师一样观察、理解和回应人类情感，为开发更具共情能力的AI系统奠定了重要基础。

2019年12月24日，龙芯中科技术有限公司在北京国家会议中心举办了以“新时代，芯生态”为主题的2019龙芯新产品发布暨用户大会，发布了龙芯新一代通用CPU产品3A4000/3B4000。龙芯合作伙伴、权威媒体、专家学者、主管部门领导等4000余人见证了龙芯新产品发布。

这项由马里兰大学团队进行的研究首次系统评估了32个主流AI模型的色彩理解能力，发现即使最先进的模型在基础色彩认知上也存在明显不足。研究通过COLORBENCH测试系统，从色彩感知、推理和稳定性三个维度进行评估，揭示了AI在颜色计数、精确提取等任务上的严重缺陷，为改善AI基础认知能力提供了重要参考。

对于企业用户来说，云上资源起码都要上百个服务，一个服务至少得打5个以上的标签，全靠人工必然会产生很多问题（错打、漏打、命名不统一）。因此找一个自动化工具能够帮助用户进行打标签就成为了第一件要做的事情。

文章探讨了从建设、运营到退役全过程的数据中心环境影响评估方法，旨在全面揭示数字基础设施的真实环境成本，同时分析其优缺点及潜在数据滥用风险。