北航团队开发的GeoSVR技术突破了传统3D重建方法的局限，采用稀疏体素表示和体素不确定性评估，无需依赖初始点云即可实现高精度表面重建。该方法通过智能的深度约束和体素协同优化策略，在DTU等标准数据集上取得了最佳性能，为VR/AR、文物保护、影视制作等领域提供了新的技术选择。

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。

移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。

劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心是美国能源部推动超级计算创新的关键机构之一，它在几家供应商身上豪掷重金设计和建造超级计算机，目前该机构已经开始为未来的NERSC-10百亿亿次级超级计算机进行招标。

2020年也是极其特殊的一年，戴尔科技定义2020年是“新数据时代”。

现代数据中心的去重技术已成为标配，但各系统间独立运作造成数据在跨系统边界时反复重新去重，浪费CPU、内存和网络资源。基础设施级去重通过统一元数据和跨层运作，将存储、计算和网络层的去重能力整合，可减少40-60%的I/O操作，降低70-90%的网络复制流量，消除30-50%的资源开销。面对VMware转型、AI工作负载增长和预算压力，将去重从通用功能提升为战略能力成为关键。

"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时，才明白我们看的不是作品，而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能，让Google从‘伦敦那帮疯子在搞AGI‘转变为全公司共识。DeepMind让AI‘合理地幻觉‘来创造突破，就像Astra技术让用户第一次惊呼‘AI能做到比想象更多‘——这不仅是技术革命，更是重新定义创造力的开始。"

在大会期间，至顶网采访了杭州沃趣科技股份有限公司CTO魏兴华，分享了新一代QData T7解决方案的技术优势和应用价值。

哥伦比亚大学研究团队开发出新的AI偏见纠正技术，通过"重排序"方法让人工智能在总结政治观点时保持公正。该方法让AI生成多个版本后择优选择，结合偏好调优训练，显著提升了观点覆盖度和内容准确性，为构建更可信赖的AI系统提供了实用解决方案。

清华大学与阿里巴巴合作开发的S?-Guidance技术，通过创新的"随机自引导"方法解决了AI图像和视频生成中的质量问题。该技术无需额外训练，仅通过随机屏蔽模型部分功能来创建内部"顾问"，指导AI避免低质量输出。实验显示在多个评估维度上显著超越传统方法，人类专家评价中获得31%偏好率，计算开销仅增加20%。

最近，包括戴尔科技集团全球CTO在内的多名行业顶级从业者，从云、人工智能、安全、边缘、数字化转型等方面，对2022年展开了技术预测，一起来看看他们的观点。

在该计划发布一周年之际，西门子在北京举办了“2019工业网络专家计划论坛”，与现场超过300位来自行业的客户、OEM厂商、合作伙伴和分销商共同就业内最为关注的IT与OT的融合、TSN（时间敏感型网络）、工业5G等话题进行了探讨，共同展望工业通讯的未来。

近年来，随着云计算、大数据、人工智能等数字技术与医疗领域的应用，让医疗健康行业不断涌现出新业态、新需求。

全球网络安全领导企业Palo Alto Networks（派拓网络）对2022年影响数字化未来的网络安全趋势做出了如下预测，同时也为企业提出了确保自身安全的应对之道。

ChatGPT-5的统一架构消除了用户选择模型的认知摩擦，自动路由查询到快速或深度思考模式，使用户失去问题分类和框架构建的基本技能。这种无形的认知外包加上商业订阅模式，创造了"认知供应商锁定"效应。专家面临技能衰退和能力错觉的双重威胁，需要通过意识、理解、接受、问责四个维度建立认知抵抗力，主动维护人类独特的思维能力。

为了满足企业客户在转型中对专业知识和值得信赖的合作伙伴的迫切需求，今天我们欣喜地分享IBM咨询如何以开放的生态系统和开源模式作为战略核心，来拓展生成式人工智能技能和能力，并深化与合作伙伴的合作。

浪潮商用机器有限公司产品营销部总经理江豫京告诉记者，浪潮商用机器是浪潮信息与IBM共同出资成立的，是由浪潮控股的中国本土服务器厂商，整合了两家公司的技术和优势资源，面对不同市场领域的差异性需求，为客户提供有竞争力的产品。

跳出舒适区，是为了给身边的更多人，支起舒适区。正是带着这份信念，周易波踏上了崎岖艰难的转型之路。

Think-RM是一项创新研究，通过使奖励模型具备"长程思考"能力来提升AI系统对人类偏好的理解。传统的奖励模型要么仅提供分数（BT RM），要么依赖浅层思考（GenRM），而Think-RM则模拟人类深度分析问题的过程，支持自我反思、假设推理和发散思维。实验表明，这种方法在复杂推理任务上显著优于现有方法，在RM-Bench上提升8%。结合创新的配对式RLHF流程，Think-RM不仅拓展了奖励模型设计空间，还为AI系统与人类期望的更精准对齐提供了新范式。

为了加强自身安全，更好地保护自己的数字资产免于新远程办公世界中出现的威胁和攻击，企业应实施零信任策略。零信任安全模式不存在安全与员工应用程序访问便捷性之间的“取舍”，因此适合几乎所有类型的企业。