此次会议是测试行业和“AI应用”领域权威的年度峰会，现场共吸引了来自金融、电商、互联网、高校等20多个领域的近千位企业和从业者参加。

美国能源部最新报告显示，数据中心用电量大幅上升，预计到2028年可能占美国总用电量的12%。这一增长主要由AI硬件和云服务快速发展推动。报告强调需要采取多元化策略，包括提高能效、发展清洁能源和优化电网，以应对数据中心不断增长的能源需求。

HPC/AI存储供应商VDURA产品管理副总裁Chris Girard表示，在真正的并行文件系统上采用NVMe-SSD+HDD架构，在单TB成本、功耗和长期TCO方面都优于纯SSD或纯HDD架构，且不会牺牲GPU性能。他指出30TB企业级HDD约20美元/TB，而超高容量企业级SSD为90-112美元/TB，成本差距达4.5-6倍。VDURA的混合设计可实现比全闪存方案低60%的10年TCO。

IEEE高级会员Kayne McGladrey表示，随着生成式人工智能的崛起，网络威胁也迎来了新的挑战，如商业电子邮件欺诈、深伪技术和生成攻击代码。

创维商用携带Swaiot BOARD全场景智慧屏、Swaiot PROTV商用智慧电视、Swaiot WALL城市智慧云墙、Swaiot SIGNAGE智慧数字告示四大系列产品亮相InfoComm China 2021。

阿里达摩院推出RynnEC，这是一个专为机器人设计的视频理解AI模型。它能让机器人像人类一样理解物理空间，准确识别物体位置、判断距离关系，甚至预测行动后果。该技术在认知测试中超越现有AI模型10.7个百分点，并提供轻量版本便于实际部署，为未来智能机器人的普及铺平道路。

联想智能云（xCloud）解决方案支持DeepSeek大模型的多种部署方式。

作为云原生技术和实践的持续引领者，华为云一直致力于云原生产业的推动与发展。华为云提出，云原生2.0是企业智能升级新阶段，企业云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，成为“新云原生企业”

想象一下，如果英语使用者可以轻松使用ChatGPT，那么波兰语使用者也应该有一个同样强大的语言模型来理解和生成他们的母语。Bielik 11B v2正是朝着这个方向迈出的坚实一步。这个模型就像是专门为波兰语定制的数字翻译官，不仅能够流利地"说"波兰语，还能深入理解波兰文化背景和语言细微差别。

北京邮电大学联合腾讯团队开发的We-Math 2.0系统，通过构建491个知识点的数学知识体系、创新的三维难度建模和渐进式强化学习框架，让AI模型获得了真正的数学推理能力。该系统仅用9800个高质量样本就达到了与大规模数据训练相当的性能，在多个基准测试中表现优异，为AI数学教育应用开辟了新道路。

人工智能正以惊人的速度发展，颠覆了传统的工作方式。MIT 毕业生 Ethan Mollick 提出"等待计算"概念，认为许多过去的工作现已过时，如今的技术可以更快、更好地完成。他指出，AI 不仅在认知任务上表现出色，在物理任务上也进步神速。这一趋势将在短期内深刻改变我们的生活和工作方式。

面对成本压力,企业不再一味地追逐前沿的技术,而是更加注重数字化投资的平衡成本与收益,以确保获得最大化的商业价值。

微软于6月10日按计划发布补丁更新，本次更新只涉及约70处安全缺陷和两起零日漏洞，重点解决WebDAV远程代码执行和SMB客户端权限提升问题，提醒企业及时修补。

韩国KAIST团队开发的Mol-LLaMA是首个能像化学专家一样理解分子并解释其性质的AI系统。该系统通过融合2D和3D分子信息，不仅能准确预测分子特性，还能详细解释背后的科学原理，在药物发现、化学教育等领域展现出巨大应用潜力，为分子科学研究开启了AI辅助的新时代。

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信息分配高频，时间维度使用零频率）和动态时间缩放机制（根据视频速度灵活调整时间编码）。实验证明，HoPE在长视频理解和检索任务上分别提升了8.35%和22.23%，为AI更准确理解长视频内容开辟了新途径。

网络安全专家提醒游戏玩家们注意其所面临的风险，并介绍了安全保护技巧

这一最新人工智能项目，旨在解读世界上最宝贵的手写卷宗中的文字内容。

日立集团 (TSE: 6501) 旗下提供现代基础架构、数据管理与数字解决方案的子公司 Hitachi Vantara 今天公布了 TechTarget 企业战略组 (ESG) 对 Hitachi Content Platform (HCP) 的技术测评结果

根据近日发布的一项调查结果显示，那些制定了开源软件(OSS)安全策略的企业，往往在自我评估就绪程度方面有更好的表现，而且他们通常都有自己专门的团队负责推动软件安全性。

布朗大学和康奈尔大学研究团队推出R3GAN，通过数学理论证明解决了GAN训练不稳定的根本问题。该方法结合相对论式损失和双重梯度惩罚，无需复杂调优技巧即可实现稳定训练，性能超越StyleGAN2。研究证明GAN技术仍有巨大潜力，为生成模型领域带来新思路。