NVIDIA和NetApp提供托管型NVIDIA DGX SuperPOD和NetApp数据管理平台的订阅服务；面向公有云基础设施的各类集成即将推出。

伦敦玛丽女王大学研究团队开发了CMI-Bench音乐AI评测基准，首次对11个主流音乐AI模型进行全面测试。结果显示这些模型在标准化评测中表现远低于预期，普遍不如传统专业软件，还存在明显文化偏见和性别偏见，为音乐AI发展提供了重要警示。

因此未来中国云服务市场的竞争格局将如何呈现，仍充满变数。

2023年Gartner首席信息官和技术高管调查采集了81个国家所有主要行业的2203名首席信息官受访者的数据，其中包括91名来自保险行业的受访者。

IBM正在将人工智能带入自己的Db2关系型数据库管理系统中，有助于让这款有着36年历史的软件在当今数据驱动的世界中价值更高。

腾讯混元团队开发出R-4B多模态大语言模型，实现了AI的"自动思考"能力。该模型能根据问题复杂程度智能选择回答模式：简单问题快速直答，复杂问题深度推理。通过双模式退火训练和强化学习优化，R-4B在25个基准测试中取得领先性能，4B参数量下达到16B模型的推理效果，同时大幅降低计算成本，为高效AI应用开辟新路径。

在电商增速放缓的存量时代,疫情带来的红利带领跨境电商冲出重围,大赚特赚,掩盖了跨境电商平台流量红利消退的事实。当大环境恢复,失去红利,跨境电商们发现,过分依赖平台扼住自己的喉咙。

随着人工智能的发展，企业面临着前所未有的安全挑战。40%以上的企业欺诈现在由AI驱动，能够模仿真实用户行为、绕过传统防御系统，并以压倒性的速度进行攻击。2024年，近90%的企业遭受攻击，半数损失超过1000万美元。为应对这一威胁，安全团队需要采用全新的思维方式和技术手段，实时评估每个用户的风险，构建更加智能和动态的防御体系。

超融合的概念最早于2012年提出，如今走入第十一个年头。

香港大学团队构建了全球首个大规模牙科全景X光AI数据集MMOral，包含2万余张影像和130万条指令数据。研究发现现有AI模型在牙科诊断上表现不佳，最强的GPT-4o仅达41%准确率。团队开发的专业模型OralGPT经训练后准确率提升24.73%，为AI在牙科医学的应用奠定基础。

上期课程我们讲了多云的演进过程、上云的核心驱动力和戴尔科技云平台带来的一致云体验，还没有观看的同学可以点击这里进行回看。 本期内容

我们用17年的AWS知识对Amazon Q进行了训练，它可以改变你在AWS上思考、优化和操作应用工作负载的方式。

全文解析了从底层数据计算到数据资产化的完整建设方法和路径，分析了当前数据平台如何从分而治之的建设模式和技术体系逐步演进到全局的数据智能化中台。

这项研究由香港理工大学和新加坡国立大学的团队共同完成，提出了R?ec，首个将推理能力内置于大型推荐模型的统一框架。与传统方法不同，R?ec在单一自回归过程中实现了推理生成和物品预测的无缝整合。研究者还设计了RecPO优化框架，无需人工标注即可同时提升模型的推理和推荐能力。实验结果显示，R?ec在三个数据集上显著超越现有方法，在Hit@5和NDCG@20指标上分别提升68.67%和45.21%。这一突破为下一代智能推荐系统开辟了新方向。

中国工程院院士、浪潮集团执行总裁王恩东在大会演讲时指出，人工智能正在驱动前所未有的社会变革，这一颠覆性技术依赖强大的计算力支撑，人工智能计算作为一种当下及未来的主要计算形态，正在成为智慧未来的核心动力。

南洋理工大学研究团队揭示了智能音箱存在安全隐患，可通过特制音频绕过唤醒词检测机制。这种"隐藏命令攻击"能让音箱执行普通人听不出的指令，潜在威胁家庭安全和隐私。研究通过逆向工程分析设备内部语音处理系统，发现其双重检测机制存在漏洞。该研究提供了防范措施，对物联网设备安全设计提出重要启示，为行业制定更严格安全标准指明方向。

全新第三代英特尔至强可扩展处理器亮相——业内唯一内置人工智能加速的数据中心处理器，性能平均跃升46%

雪花公司宣布将一项名为 SwiftKV 的优化技术集成到其托管的大型语言模型中。这项技术通过重复利用早期层的隐藏状态信息，避免重复计算后续层的键值缓存，从而显著提高推理效率。据称，该技术可将 LLM 推理吞吐量提高 50%，并将某些开源模型的推理成本降低高达 75%。这一突破有望大幅提升 AI 应用的性能和效率。

抗“疫”的仗一定会打赢,经验与思考要及时总结,如何将大数据用于疫情防控、如何将数据整合利用、如何保障数据安全,相信这些关键话题经此役检验,能为社会治理和大数据行业发展给予更多启示。

DeepSeek团队联合清华大学开发了一种革命性的AI评判方法——自主原则批评调优（SPCT），该方法让AI在推理时"多动脑筋"，通过制定评判原则并进行多角度分析来提升评判准确性。研究发现，这种"慢思考"方式的效果竟然比简单增加模型规模更好，在多个评测基准上都取得了显著性能提升，为AI发展提供了新的技术路径。