上海交大等机构联合提出ADC方法，通过双人协作的对抗性数据收集策略，让机器人仅用20%的训练数据就能获得更强的环境适应能力和指令理解能力。该方法引入"对抗操作员"在训练过程中制造视觉和语言扰动，迫使主操作员实时调整策略，从而大幅提升数据信息密度和机器人的鲁棒性表现。

鉴于其成本、带宽和移植的便利性，Power 9应该比上一代处理器有更好的表现。IBM合作伙伴表示，IBM在Power 9中首次使用标准DIMM，为其他标准组件敞开了一扇大门，与Power 8相比，使用这种组件的系统成本降低了20％到50％。

人工智能正迅速改变网络安全领域,为应对日益复杂的自动化威胁提供了前所未有的机遇。AI不再只是辅助工具,而正成为现代安全策略的核心支柱。从异常检测到自动化威胁响应,再到增强安全团队能力,AI使防御者能够更快速地行动、扩大运营规模并超越攻击者。然而,技术的进步也带来了重大挑战,如对抗性AI和传统系统的惯性阻力。

CrowdStrike宕机事故的余波已基本散去，但从中吸取教训、把握最重要的IT影响才是意义所在。

作为美国卫星电视运营商DISH的执行副总裁、首席信息官，Atilla Tinic负责公司所有付费电视和无线品牌的IT战略、交付和运营，范围覆盖了从拥有25年历史的直播卫星服务DISH Network，一直到诞生于云端的IPTV服务Sling TV，以及智能家居服务OnTech。

尽管近年来女性在科技行业的地位有所提升,但在争取 IT 领导职位时仍面临诸多障碍。本文探讨了女性在职场晋升过程中遇到的8大主要障碍,包括入职门槛高、刻板印象、孤立感、能力被质疑等,并提出了一些应对策略。文章呼吁业界需要更多关注和支持女性,消除性别偏见,为女性创造公平的发展环境。

近年来在中国制造2025、互联网+双创等政策的驱动下，中国物联网产业迎来突破性发展。

今日，微软和Surface推出了有史以来更快、更智能的Windows PC品类：Windows 11 AI PC。全新的Surface Pro和Surface Laptop是全新的Windows 11 AI PC，提供了惊人的性能、长效电池续航和全新的AI体验，展示了软硬件结合的优美和创新。

大数据应用推动了对于让内存更接近计算资源的架构的需求，但人工智能和机器学习进一步证明了硬件和硬件架构在成功部署中发挥的关键作用。不过有一个关键问题，那就是内存应该驻留在哪里。

普林斯顿大学等40多家顶尖机构联合发布首份自我进化智能体综合报告，系统阐述了AI从静态工具向自主学习伙伴转变的技术路径。研究揭示了智能体如何在模型、记忆、工具和架构四个层面实现自我优化，通过实时学习和课后总结两种时机持续进化，并在医疗、教育、编程等领域展现实用价值，为实现通用人工智能提供了清晰框架。

为特定行业提供云应用的领先提供商Infor正式发布Infor Coleman 数字助手，该产品旨在通过实现Infor CloudSuite的自然语言可扩展性和可访问性，帮助最大限度发挥人类工作潜力。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。

NVIDIA收购Arm所催生的变革意义或许现在还不能兑现，但是在不远的将来我们会切身感受到这种收购所带来的变化。

Meta研究团队推出RecoWorld，这是首个专为智能推荐系统打造的虚拟训练环境。该系统通过虚拟用户与推荐系统的多轮对话互动，让算法在安全环境中学习理解和响应用户指令。RecoWorld支持文本、多模态和语义编码三种内容处理方式，能够模拟真实的用户行为和社交互动，为推荐系统的训练和评估提供了全新的解决方案，有望显著改善未来的个性化推荐体验。

第三届Runway AI电影节展示了利用Runway、Midjourney等AI工具生成全新视听作品，颠覆传统电影制作，赋能无限创意。

企业社会责任是企业可持续发展的核心战略之一，在英特尔它已经融入到公司战略和运营的方方面面，也已经成为英特尔文化的一部分。

Facebook的品牌亦是人们难以相信Libra项目的原因所在。

据思杰系统有限公司（Citrix Systems, Inc.）（纳斯达克股票代码：CTXS）的最新研究表明，混合型工作方式还将继续下去。而在这种新兴的工作环境中，提供统一、安全和简洁的工作体验将是成功的关键。

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。

MLPerf存储基准测试第二版显示，测试系统服务的加速器数量比2023年1.0版本增加约一倍。MLCommons表示本轮测试参与度大幅提高，提交机构地域代表性更强，系统多样性更丰富。该基准测试评估存储系统在Unet3D、Cosmoflow和Resnet50 AI训练任务中的性能，以及Llama 3训练中的检查点性能。随着AI训练集群GPU数量增加，故障率上升，检查点技术成为标准做法。