在偏爱年轻化的互联网行业，35岁往往是程序员不能迈过的一道重要门槛，大龄就被优化的势头愈演愈烈，35+程序员的未来空间被压缩得越来越小。但是否有比这更糟糕的情况呢？有！那就是双减政策下教培行业的大龄程序员。

未来，浪潮商用机器将依托于全新赋能的K1 Power国产高端服务器，为客户构建兼容传统核心和新核心的IT基础架构，加速数字经济建设步伐。

在山东济南的平阴县，种植着6万多亩的玫瑰花，这里的每一朵玫瑰，都能通过自己身上的各种码，与消费者、生产者、流通者“对话”。

在刚刚结束的Microsoft Ignite 2018大会上，萨提亚再次提及：“我们真正进入了智能云和智能边缘时代，这就是摆在我们面前的机会。”为了适应这一转变，企业需要足够的“技术强度”，而微软的使命就是用最完整、智能和安全的云赋予每个组织“技术强度”。

乔布斯在1997年WWDC的传奇问答中，直面批评、分享战略转型：聚焦意味着勇敢说"不"，创新不是为不同而不同，而是做到"好得多很多"，产品必须从用户体验倒推技术。这场对话奠定了苹果未来20年的成功基因。

今天，数字化转型已成为颠覆性力量，很多行业被裹挟其中，或主动或被动，都在惴惴不安地等待一个“奇点”的到来，广电行业也不例外。

首尔大学研究团队开发出RALU技术，通过智能识别图像重要区域并优化计算资源分配，成功将AI图像生成速度提升3-7倍。该技术采用三阶段生成策略，重点处理边缘区域以避免失真，同时配备噪声重调度算法确保质量稳定。测试显示该技术在大幅加速的同时保持了高质量输出，且可与现有加速方法结合使用，为AI绘图工具的普及和实时应用提供了重要技术突破。

哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法，让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力，在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础，展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。

伊利诺伊大学研究团队开发的Search-R1系统让AI学会了像人类一样边思考边搜索的能力。通过强化学习，AI能够主动决定何时搜索外部信息、如何整合搜索结果进行推理。该系统在七个问答数据集上平均提升20-24%的准确率，代表了从封闭知识系统向开放学习系统的重要转变，为构建更智能的AI助手奠定了基础。

北京邮电大学团队发现大语言模型"遗忘技术"存在重大漏洞：AI在特定训练后虽能拒绝直接问题，但换个问法仍可套出相关信息。研究提出"形式依赖偏差"概念，并开发ROCR概念重定向方法，通过替换AI内部概念表示实现真正遗忘，解决了传统方法的局限性。

1988年上海电视台和杭州电视台联合出品的《济公》续集里，有这么一个故事：为破案，济公收了县令做三天徒弟，路上遇到一家人办丧事，济公进去哭丧，情真意切、声泪俱下，引得主人感动异常，当即施舍了一桌菜肴。

这项研究提出了CLUE框架，首次能够生成自然语言解释来揭示AI事实核查系统不确定性的来源。与现有方法不同，CLUE能识别文本片段间的冲突与一致关系，并解释它们如何影响模型的预测不确定性。实验表明，CLUE生成的解释在三种语言模型和两个事实核查数据集上都更忠实于模型不确定性，用户评价其更有帮助、信息更丰富、冗余更少且逻辑更一致。CLUE不需要微调或架构更改，适用于任何白盒语言模型，为事实核查提供了实用支持。

通常，很多事物的前进路径被认为是随着时间推移的渐进式变化，但技术的变革却并非如此，它更多呈现得是一种量变+质变的巨大飞跃。

作为全球领先的端到端企业级IT基础架构和云计算提供商，戴尔科技集团通过领先的云计算解决方案，以及广泛的合作，推进媒体深度融合发展。

香港科技大学研究团队通过模型融合技术，成功将数学推理能力转移到视觉语言模型中，在保持视觉理解能力的同时显著提升数学问题解决能力。研究发现AI模型的不同功能分布在不同层次，为多模态AI发展提供新思路。

对于众多科技企业来说，跨越AI使能行业的鸿沟，是对其战略规划、基础研究和行业积累的综合考验。

4月22日，由《网络安全和信息化》杂志社与IT运维网联合主办的“2021智慧数据中心峰会”，以“‘智’同道合，赋能数据新基建”为主题，在北京新世纪日航饭店成功举行。

“阿里在我眼里是一个优点和缺点都非常突出的一家公司。

剑桥大学研究团队发现神经网络能够自发涌现思维链推理能力，无需明确编程就能学会逐步分析复杂问题。研究显示网络在训练中会经历"顿悟"时刻，突然掌握多步推理，内部形成专门的推理通道。这种能力具有强泛化性，能应用于更复杂任务。不同架构表现各异，Transformer最优秀。这一发现为开发更智能AI系统和理解机器智能涌现机制提供了重要启示。

俄罗斯Sber AI实验室创建了史上最大规模的面部视频健康检测数据集MCD-rPPG，包含600名参与者的多角度视频和13种健康指标数据。他们开发的AI模型能仅通过观察面部视频就检测心跳、血压等健康指标，心跳检测误差仅4.86拍每分钟，处理速度比现有模型快13%。这项技术有望让智能手机变成便携健康监测设备，推动远程医疗和个人健康管理的发展。