如何上云？这已经是各个企业CIO必须考虑的问题了。

想象一下，你拥有一个智能助理，它可以为你安排日程、搜索信息、甚至编写代码。这些助理越来越像是我们生活和工作的小伙伴，而不仅仅是简单的问答工具。它们可以操作各种工具，在不确定的环境中自主导航，有时甚至几乎不需要人类监督。这种先进的系统被称为"智能助手"（agentic systems）。

RSAC2020创新沙盒评选结束，本篇通过对历年RSAC创新沙盒的情况进行分析，分析了三个不同的观点：做数据安全的企业，获胜因为合规;平台类产品是网络安全界绕不过去的高级门槛，更是业界的制高点;云安全需要进阶，平台加安全运营的配合才是进阶的必修课。

2018年主流技术提供商的第一轮财报公布将于今天拉开序幕，IBM公司预计能达到乐观主义者所希望的那样实现又一个表现良好的季度。

数字孪生技术已经彻底改变了航空产业。

这篇研究提出了OThink-R1，一种创新的大型推理模型，能够像人类一样在快速直觉思维和慢速深度推理之间自动切换。研究者发现，现有推理模型即使面对简单问题也会生成冗长的推理过程，导致计算资源浪费。通过分析推理轨迹并使用LLM评判员区分冗余和必要推理，OThink-R1能根据问题复杂度动态调整思考深度。实验表明，该方法平均减少了23.4%的生成文本量，同时保持或提高了准确率，代表了向更高效、更人性化AI推理系统迈出的重要一步。

从极具革命性的成果中，找到最具革命性的成果。

Arm Neoverse数据中心计算路线图刚刚迎来一系列新鲜元素，遗憾的是数据中心级独立GPU加速器仍然缺席。

华为轮值董事长徐直军在会上做了题为《共成长 同发展》的主题演讲。发言全文共9000余字，主要分为两部分。

想象一下日常生活中我们使用的语音助手，比如Siri或ChatGPT。它们通常是这样工作的：你问一个问题，它回答，然后安静地等待你的下一个指令。这就像是一个只会被动回应的服务员，永远等待你的呼唤。而Voila团队认为，真正高级的AI助手应该更像一个时刻准备着的好朋友或队友，能够自然地融入你的生活节奏中。

这项研究首次从神经元层面揭示了大型语言模型(LLM)评估中的"数据污染"机制。研究团队发现当模型在训练中接触过测试数据时，会形成特定的"捷径神经元"，使模型无需真正理解问题就能给出正确答案。他们提出了一种新方法，通过识别并抑制这些神经元（仅占模型总神经元的约1%），成功恢复了模型的真实能力表现。实验证明，该方法与权威可信基准测试结果高度一致（相关系数>0.95），并在不同基准和参数设置下都表现出色，为解决LLM评估可信度问题提供了低成本且有效的解决方案。

随着生成式AI实现了日常任务的自动化，人们可以专注于那些需要明显人类品质例如解决问题、批判性思维和创造力的高价值活动上。

围绕人工智能和数据要素协同发展与创新，我们邀请新华三集团数字中国研究院副院长全鑫展开深度对话。

在物流行业，英特尔拥有从云端到终端的广泛产品与解决方案，在性能、成本效益等方面具备卓越的优势，还有助于加速数据中心、企业和智能边缘计算环境中的人工智能推理工作负载。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

很多用例受内存带宽束缚久矣，相信不少朋友都被这方面问题引发的应用程序性能低下搞得头痛欲裂。解决之道也分为两条：用户端可以认真挑选芯片，保证在CPU核心与内存带宽的比例之间求取平衡；供应端则由芯片制造商和系统集成商提供针对性改进。

特斯拉的选择是，不在自动驾驶堆栈当中使用激光雷达与高清地图。

之前的内容里，我们已经对Pravega的特性和优势进行了介绍，相信大家对它已经有了一个完整的了解。

如果用数据能力评价云平台上数据能力的短长，究竟需要考量哪些方面呢？我们在这里总结了六大因素，供您参考。

这项研究由东北大学、北京大学、哈佛大学和谷歌合作完成，提出了一种名为Fusion-X的创新框架，用于解决大语言模型知识聚合中的挑战。研究团队通过引入自适应选择网络、动态加权融合策略和反馈驱动损失函数，实现了多个异构LLM的高效集成，在不增加模型规模的情况下显著提升了性能，同时将知识干扰减少高达50%。实验结果表明，该方法在常识、推理和代码生成等多项任务上均优于现有方法，为LLM融合技术开辟了新方向。