Nutanix 一年一度的.NEXT大会（Nutanix .NEXT 2018）日前举行。大会上，Nutanix发布了一些新的产品，进一步丰富了其原本强大的超融合堆栈组合，同时强调要帮助企业在多云时代取得成功。

目前，绝大多数公有云服务商都提供IaaS服务，由于技术相对成熟，差别已经不大。由于大多数企业上云都是从IaaS切入，而IaaS的成熟和同质化后，给用户公有云选型带来了困惑。

今日，极空间私有云在618大促前夕又带来两款极具突破性的NAS产品——Q2C和Z2Pro。

当下最火的手游非“王者荣耀”莫属，回想起那一局局的精彩对战，小编不由得将游戏里的人物角色与当下Dell重磅推出的14G服务器进行了一些联想，下面就由我这个黄金段位的玩家，给大家小小分析一下。

华盛顿大学研究团队开发的PEEK系统通过视觉语言模型为机器人提供路径和重点区域指导，实现了机器人操作任务的零样本泛化。该系统将复杂的环境理解交给专门的视觉模型处理，让机器人专注于动作执行，在真实环境测试中将成功率提升了41.4倍。这种模块化设计方法具有广泛的通用性，可适配多种不同类型的机器人平台。

在下个十年，我们都将进入“边缘”生活时代。来自“边缘”的数据将会对企业造成极大影响。边缘计算的核心就是在数据中心之外远程运行任务关键型应用。

金融科技与产业的融合为保险行业带来产业升级的契机。其中，数据是驱动保险业务的重要资源，而保险企业通过AIoT释放人工智能和物联网技术优势，对业务流程进行再造，挖掘数据潜力，驱动持续创新，提升核心竞争力。

在繁荣的表象下，汽车行业正潜藏着巨大的隐忧，价格战白热化、技术迭代加速、行业利润持续承压，一场关乎生存的转型之战已然打响。汽车行业的竞争已不仅是市场争夺，更是一场创新突围战，企业必须在这场“内卷”中锻造出差异化的技术壁垒和独特的核心竞争力。

由阿尔托大学和帕多瓦大学联合开展的研究构建了FactCheck平台，首次系统评估大型语言模型在知识图谱事实验证中的表现。研究测试了五个语言模型在三个真实世界数据集上的验证能力，发现开源模型在某些任务上甚至优于商业模型，但所有模型在识别少数错误事实方面表现不佳。检索增强方法能提升准确性但大幅增加计算成本。研究为AI辅助信息验证的实际应用提供了重要参考。

Akamai亚太及日本地区移动产品战略总监Vijay Krishna Kolli也表示，Akamai在全球都有很多最佳实践，可以把这些最佳实践应用到不同的市场中去，帮助企业避开出海弯路。

AI时代，算力成为基础设施，在千行百业中智能化应用不断落地的过程中，除了“远在天边”的云计算，“近在眼前”的边缘计算也不可或缺。

Gensyn团队提出SAPO分布式AI训练方法，让普通设备通过分享学习经验协作训练语言模型。实验显示，采用50%本地和50%外部经验的均衡策略，小型AI模型性能提升94%。该方法避免了传统分布式训练的同步瓶颈，为AI训练民主化开辟新路径。

2月23日，华为云联创营《大咖说SaaS》接棒，首期带来《SaaS助力商业共赢——华为云SaaS布局与用增方案解读》直播，看华为云作为国内云服务厂商，如何解读SaaS领域布局规划，助力企业高效获客。

面对激烈竞争、快速变化的商业环境，品牌方一致认可数字化这把利器，但如何用好数字化、用什么样的数字化却一直是个难解的问题。

这项由南京大学和蚂蚁集团合作的研究开发了PyAGC基准平台，解决了图聚类算法无法处理工业级大规模数据的难题。研究团队构建了统一的理论框架，开发了小批量训练技术，并建立了包含12个数据集的全面测试体系，成功实现了对1.11亿节点网络的高效处理，为图聚类技术的产业化应用铺平道路。

俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法，在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB，实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩，为高清视频分析技术的普及奠定基础。

OpenAI创始人Sam Altman预测，到2025年AGI（通用人工智能）将实现，AI将加入劳动力大军，彻底改变企业运作方式。然而，这一大胆预测引发争议。虽然AGI短期内难以实现，但AI确实将以各种形式融入工作场景。微软、Salesforce等巨头凭借数据和用户优势占据有利地位，OpenAI则专注于提升AI推理能力。未来企业需要重视员工AI培训，以适应这场科技变革。

NVIDIA发布Nemotron Nano 2混合AI模型，采用创新的Mamba-Transformer架构，在保持90亿参数规模的同时，实现了比同类模型3-6倍的推理速度提升。该模型在数学、科学、编程等复杂推理任务上表现出色，支持15种语言，能在单GPU上处理12.8万字符长文本，为高效AI应用开辟了新路径。

对于传统IT基础设施的交付和部署来说，超融合无疑是一次成功尝试。以SDX为基础演化而来的HCI将计算、存储、网络整合成虚拟资源打包，通过一站式的控制和管理为客户提供了开箱即用的解决方案。

亚利桑那州立大学研究团队开发出IRMA框架，通过输入重构技术显著提升AI助手在复杂环境下的工具使用准确率。该系统采用记忆、约束和工具建议三模块协同工作，相比传统方法准确率最高提升19.1%，在航空和零售领域测试中表现卓越，为智能客服等实际应用提供了实用解决方案。