“这绝对是一个革命式的时代。我们相信，经历过疫情，全球企业的管理水平都会提升到一个前所未有的水平。”

“面对‘数字定义世界、软件定义未来’的时代，「数字原生组织」具备与生俱来的数字架构和能力，在市场竞争中具备天然优势。”紫光股份董事长兼新华三集团首席执行官于英涛在峰会上强调。

C++ 的创始人比雅恩·斯特劳斯特鲁普呼吁 C++ 社区捍卫这门编程语言，近年来由于其内存安全缺陷而被网络安全机构和技术专家所忽视。

Meta研究团队发明了一种革命性的"三人舞"注意力机制，突破了传统AI只能处理两元关系的局限。这种新方法让AI能够同时分析三个元素间的复杂关系，在数学推理、编程和逻辑分析等任务上表现显著提升。更重要的是，新方法改变了AI的学习规律，能够用更少的数据获得更好的效果，为数据稀缺时代的AI发展指明了新方向。

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。

在Linux基金会主办的年度开源云原生社区大会KubeCon + CloudNativeCon 2018上，Kubernetes开源项目联合创始人、微软杰出工程师Brenda Burns向大家介绍了微软智能云Azure Kubernetes容器服务如何让更多用户的场景变得更简单。

日立和思科之间的合作伙伴关系可以追溯到几十年前。去年，两家公司宣布达成战略合作协议。近日，双方深化了这一关系，推出了专注于企业数据管理的新混合云服务套件。

F5通过“感知可控的应用”、“应用安全”、“分布式云”以及“合作伙伴生态”四大板块全面展示了“让更好的数字世界融入生活”的公司愿景，并通过“F5领先产品”、“F5可信开源产品”和“本地化战略”的方式，更好地为广大用户提供价值和服务。

在本系列上一篇文章里，我们介绍了如何为 Jetson Nano 2GB 开发者套件安装系统。在本篇文章中，我们将会为大家介绍如何设置无线网络以及如何添加 SWAPFile 虚拟内存。

这个系列，我们将介绍如何利用Jetson AGX Orin开发套件进行嵌入式边缘计算开发。

法国初创公司 Gleamer 在 X 光和乳腺摄影 AI 工具取得成功后，现将目标瞄准磁共振成像 (MRI)。为快速进入 MRI 领域，Gleamer 收购了两家专注于 AI 驱动 MRI 分析的初创公司 Pixyl 和 Caerus Medical。这标志着 Gleamer 在医学影像 AI 领域的进一步扩张，有望为放射科医生提供更全面的 AI 辅助诊断工具。

T3 出行是一家致力于成为能够为用户提供“安全、便捷、品质”出行服务的科技创新型企业。

根据最新的《全球半年度人工智能系统支出指南》，亚太地区人工智能（AI）系统的支出预计将在2019年达到近55亿美元的规模，和2018年的支出规模相比，增长了将近80%。

思科昨天公布了第四季度财报，终于实现软件和服务占到收入一半的目标，但是思科对下一个季度的疲软指引，以及首席财务官Kelly Kramer的即将退休，使得思科股价在盘后交易中下跌了6％。

Postman 发布了 AI 代理构建器，这是一款创新的生成式 AI 工具。它允许开发者通过整合大语言模型、API 和工作流程来设计、构建、测试和部署智能代理。这一工具旨在简化 API 交互、优化工作流程，并支持创建能执行复杂任务的智能代理，标志着 API 优先的 AI 开发迈出了重要一步。

耶鲁大学团队首创AI论文审稿基准测试系统LIMITGEN，通过人工植入缺陷和真实审稿数据两套测试集，系统评估大语言模型识别科学论文局限性的能力。结果显示AI审稿准确率约52%，远低于人类专家的86%，但检索增强技术和多智能体协作显著提升了性能，为AI辅助学术评议提供了新思路。

Amazon EC2 P5实例则采用8个英伟达H100 Tensor Core GPU，具有640 GB高带宽GPU内存，同时提供第三代AMD EPYC处理器、2TB系统内存和30TB本地NVMe存储。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

继去年9月Arm更新了Neoverse产品路线图，新增了两款产品（V1和N2平台）之后，本周Arm解密了Neoverse V1和N2平台的产品细节，也同时发布了CMN-700，作为构建基于Neoverse V1和 N2平台高性能SoC的关键部件。

斯科尔科沃科技学院和合作伙伴的研究团队开发了新型AI方法"TLG"，有效识别违反常识的奇怪图像。该方法利用大型视觉-语言模型从图像提取基本事实，再通过注意力池化分类器分析这些事实的一致性，实现了WHOOPS!数据集73.54%和新创建的WEIRD数据集87.57%的准确率，均达到目前最佳水平。研究还创建了包含824张图像的WEIRD数据集，为评估AI对常识判断的能力提供更全面基础。