曼哈顿的豪华公寓开发日前在全球以太坊（Ethereum）区块链上有了一个新的数字家庭。该建筑是一个完整的12单元建筑，占地1700平方英尺，位于东村13街的436和442 E，是曼哈顿第一个在以太坊上进行标记的重大资产。该物业最近的评估价超过3000万美元。

根据IDC全球大数据和分析支出半年指南显示，今年全球大数据和商业分析（BDA）解决方案收入预计将达到1891亿美元，比2018年增长12.0％。五年复合年增长率（CAGR）为13.2％。到2022年，预计全球BDA收入将达到2743亿美元。

早在1998年戴尔进入中国市场并在厦门设立生产基地，同年即推出了终端部署服务。经过了多年的经验积累及更新迭代，戴尔科技集团（本文简称戴尔）终端部署服务可以完成在形成生产力之前的交付、安装、配置和优化等一系列工作。

信号覆盖质量、穿墙能力、无线连接稳定性、配置和操作的难度以及价格依然是大部分消费者购买无线路由器要考虑的主要因素。

这项研究首次让AI学会了类似生物细胞分裂分化的能力，能从单一起始状态预测并追踪多个不同的发展路径。该技术突破了传统AI只能处理单一结果的局限，在医疗诊断、药物研发和生物研究等领域展现出巨大应用潜力，为AI系统处理复杂现实问题开辟了全新道路。

VerifyBench是首个专门评估大语言模型基于参考的奖励系统的基准测试，填补了现有奖励评估基准的关键空白。由浙江大学、美团等机构联合开发，包含VerifyBench和更具挑战性的VerifyBench-Hard两个数据集。研究发现虽然大型模型在标准案例上表现出色，但在复杂案例上仍有显著改进空间。该基准测试通过精心构建的数据集和评估框架，为提升大模型推理能力提供了标准化评估工具，对强化学习训练具有重要意义。

本文探讨了CIO如何在2025年提升领导力。建议包括:制定成长计划、建立盟友生态系统、扩大同行网络、提高沟通技能、培养同理心、保持真实性等。文章强调CIO需要不断学习和成长,以应对不断变化的挑战,成为更优秀的技术领导者。

人工智能正在重塑网络安全格局，既带来机遇也带来挑战。企业需要充分认识 AI 的双面性，既要利用 AI 提升防御能力，也要防范 AI 被用于网络攻击。本文提出四点建议:获得高层支持、评估风险、培养安全文化、做好应对准备，以帮助企业应对 AI 驱动的网络威胁。

4月3号，在联想ThinkSystem服务器新品发布会上，有一张图片让我思绪万千。把我带到了十五年前头一次对联想服务器进行测试时的情景。

正如之前每个季度一样，第四季度VMware财报业绩再次超出华尔街预期，其中订阅和软件即服务收入增长尤为强劲，这说明VMware从许可费模式转型为更可预测的经常性收入模式是一条成功的路径。

8月9日至12日，2022世界5G大会（W5GC）在黑龙江省哈尔滨市举办。

2022年Gartner数据和分析云采用调研显示，尽管受访者对“数据编织”一词的定义不尽相同，但42%的中国用户表示已采用这一技术，另有34%的受访者计划在未来12个月内采用这项技术。这两个选项的受访者占比都超过了全球水平。

随着AI技术的迅速发展，数据中心面临前所未有的转型压力和环境挑战。虽然AI能提高数据中心效率，但也加速了硬件更新和能源消耗，可能导致严重的电子废弃物问题。数据中心运营商需要在AI带来的机遇与潜在环境风险之间寻求平衡，采取可持续的硬件管理方案，以减少电子垃圾的产生。

新系统包括NetApp AFF A系列产品组合的新型号，例如NetApp AFF A20、AFF A30和AFF A50全闪存阵列。与该系列的高端型号一样，这些中端全闪存阵列旨在为客户带来了升级的特性，包括亚毫秒级延迟和比上一代阵列高2.5倍的性能。

6月27日，全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务供应商维谛技术有限公司（Vertiv），将举办首届“VTS技术峰会”。

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

谷歌母公司Alphabet拥有一处名为X的登月工厂（实验室），旨在解决世界上最重要、最棘手的问题。X已经开发出一种突破性的解决方案，以类似与众多企业的方式运用预测性AI技术。

在HUAWEI CONNECT 2018期间，华为正式发布Smart 100G 增强型MS-OTN创新解决方案。同时，华为基于广州地铁的建设经验，分享了地铁上层网、专用通信系统以及警用通信系统的演进趋势和业务需求。

南京大学研究团队提出了一种新型推理范式：进程级自适应思维模式切换（PATS），能让大型语言模型根据每步推理的难度动态调整思维策略。与传统固定策略不同，PATS在波束搜索框架中通过控制候选步骤数量（2/4/8个）模拟不同复杂度的思维模式，并根据过程奖励模型（PRM）评分动态切换。实验表明，PATS在多个数学推理基准测试上实现了准确率与计算效率的优化平衡，仅使用全复杂模式55.4%的计算资源就达到了相近的准确率，为大模型高效推理提供了新思路。

AI技术离不开强大的性能基础。IBM AI Research一直在研究新的数字与模拟处理器技术，希望借此加速AI处理速度。此次，蓝色巨人宣布在IBM Cloud中构建了一套包含60个机架的大型AI超级计算机。