质量是产品的生命线,软件开发事前预防的成本远低于事后补救。如果程序员在代码编写阶段能够及时修正软件缺陷和安全隐患,避免缺陷流向后端,就可以有效提升产品质量。

当AI出现时，人们问的最多的问题莫过于，AI的Killer App（王牌应用）是什么？安蒙随后说道，AI不存在Killer App的思维定式问题，因为AI变革的是人与计算机的交互方式，让计算机可以理解人的所见所闻、所思所想，所以，未来会出现成千上万的应用，而所有的应用都可以是王牌应用。

在此背景下，各行业的数字化转型过程中，上云、拥抱开源是必经之路。另外，陈总也介绍网易轻舟微服务解决方案的构思以及相关案例，让用户更加全面的了解网易云近些年的成果。

上海交通大学研究团队开发了ChartIR方法，通过结构化指导让AI能准确理解图表并生成相应代码。该方法分两阶段：先让AI详细描述图表内容，再通过迭代改进逐步完善代码。实验显示，相比现有方法，ChartIR在图表转代码任务上取得显著提升，为多模态AI应用提供了新思路。

Groq 与 PlayAI 宣布合作，通过 Groq 的高速推理平台推出先进的文本转语音模型 Dialog。这一合作结合了 PlayAI 在语音 AI 方面的专业知识和 Groq 的专业处理基础设施，创造出了据称是目前最自然、响应最快的文本转语音系统之一。该系统不仅支持英语和阿拉伯语，还采用了创新的"自适应语音上下文器"技术，能够实现更自然的对话流。

MIT和斯坦福研究团队开发了AuriStream，一个模仿人类听觉系统的革命性语音AI。该系统采用两阶段设计：WavCoch组件将音频转换为类似耳蜗的频谱表示，autoregressive模型预测声音序列。AuriStream在词汇语义理解上创造新纪录，音素识别达88%准确率，并具备独特的可解释性——能将预测结果可视化为声谱图。这项发表于arXiv的研究为语音AI开辟了生物启发的新路径。

我们在布拉格举行的openSUSE大会上发布了Uyuni，作为SUSE Manager新的上游项目。我们邀请Spacewalk社区、我们的客户、合作伙伴以及所有希望加入我们的开源支持者和我们一起为传统的软件定义的混合IT基础架构开发新一代生命周期管理。

西湖大学团队提出的梯度分组缩放（SGG）方法巧妙解决了大语言模型训练中的关键挑战。与传统方法不同，SGG动态聚类每层参数并应用特定缩放因子，既保留参数级优化又引入组级约束。实验证明，SGG在多种任务和模型规模上显著提升性能，特别是使低秩训练首次达到全秩性能水平，且具有出色的稳定性和灵活性，为资源受限环境下的大模型训练提供了实用解决方案。

OPPO今天发布全面超越 Pro 的封神旗舰 Find X7，标准版 3,999 元起售，1月8日 16:30开启预定，1月12日10:00全面开售。

中国云计算市场开始呈现赢家通吃的局面

要预测未来一年的安全威胁发展趋势并非易事，安全威胁的形态和防护方式都在快速迭代，加上2020年有很多不稳定的因素，进一步加深了复杂性。尽管如此，新思科技依然能清晰看到2021年软件应用安全的六大趋势。

Xlibre Xserver 是 X.org 的分支项目，旨在提升安全、性能和无障碍支持，并猛烈抨击 Wayland 中的 DEI 政策，引发行业争议。

12月27日， “数智驱动 全栈赋能”亚信科技2022系列产品发布会之“数智产品专场”成功线上举办

昨晚熬夜看球了吧？真球迷自然不用说，伪球迷应该也搜刮了不少，东拼西凑的信息在夸夸其谈。而此刻我，只想一个人静静……

索尼与KAIST联合开发的DesignLab突破了传统AI设计工具的单步生成局限，创新性地将设计过程分解为评审和修改两个角色，通过迭代优化实现专业级PPT设计。该系统采用"逆向扰动"方法构造训练数据，在与商业工具的对比中表现优异，为AI在创意设计领域的应用开辟了新路径。

随着生成式人工智能的兴起，软件开发和部署方式正在发生变革。开发者越来越依赖 AI 进行代码构建和 AI 代理创建，成为这一转型的先锋。AI 代理需求激增，正加速 AI 能力的发展。然而，安全风险也日益凸显，引发业界对人工监督必要性的关注。

这些顶级移动应用商店在此承诺，针对开发者提交64位应用所必须的所有前期准备工作业已就绪，即将把安卓生态系统推向64位的新纪元，从而为两年后纯64位设备的面世铺平道路。今天的当务之急，首先是开发者必须在这些移动应用中及时添加64位支持。

为了满足“两地五中心”8000余名研发人员协作，新华三自2019年起即开始“研发上云”的技术研发和尝试，2020年突发的疫情加速了这一进程。

至顶网总经理兼总编辑高飞近日与希捷科技全球副总裁暨中国区总裁孙丹进行了精彩的对话，双方畅谈了数据新经济的发展，也刷新了人们对于企业级存储观念，此次高端对话希望能对今天在数据化转型过程中的企业对数据经济、企业存储有新的启发和认知。

Meta与卡内基梅隆大学联合开发的ATLAS系统革命性地解决了3D人体建模中的核心难题。通过将人体骨架和表面分离处理，ATLAS实现了精确的独立控制，避免了传统方法中调整一个部位影响其他部位的问题。该系统基于60万高分辨率扫描数据训练，采用创新的稀疏非线性姿态校正技术，能从单张照片生成精确3D模型，为虚拟现实、游戏制作、在线购物等应用提供强大技术支撑。