Fuchsia OS不仅针对手机、平板电脑或者PC，同时也将面向更多外观尺寸各不相同的计算设备，谷歌也没有完全否认Fuchsia彻底取代Android系统的可能性。

马斯克的AI女友"Ani"引爆全球，腾讯RLVER框架突破情感理解边界：AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情，虚拟陪伴不再停留于脚本应答，而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应，让AI从解决问题转向拥抱情感。

从AI诞生的那一刻起,每年都会有大量的统计和预测,分析未来会有哪些岗位被人工智能所取代。

现如今，信息已成为城市发展的核心资源，多种先进的技术与人们的生活形成了紧密联系，例如人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据、云计算以及区块链等，相应将所有先进技术整合起来发现，这些技术在能效表现上可以得到融合...

在钛媒体与ITValue联合推出的《数字价值观察室》首期深度视频访谈栏目中，“安全”及背后支撑安全的体系，这一出行行业近期最为关注的一个问题，成为了讨论的重点。

开源 AI 引发热议，但部分科技巨头只公开 AI 系统的部分组件，造成误导。真正的开源协作能促进创新、提高透明度，使 AI 更可信赖。然而，选择性透明可能损害公众信任。文章呼吁科技公司主动拥抱完全开源，以建立一个造福所有人的 AI 未来。

凭借涵盖仿真器、模拟器和测试硬件的全栈产品组合，是德科技解决方案可轻松模拟真实世界中的人工智能工作负载，对网络组件进行验证，并优化从物理硬件到应用层行为等各个层面的系统级性能。

2019易观A10数据智能生态大会上周在上海举行。没有冗长的开场，也没有客套的照本宣科。就连第一个上台的也不是易观自己家的人。

自萨提亚2014年接任以来，微软就一直专注于云计算业务，并且在策略和定位上也越来越明确——即为企业提供最完整的云服务。在刚刚结束的微软Ignite 2019大会上，微软又通过近200项的产品发布和技术更新，进一步诠释了微软智能云的“完整性”。

普渡大学团队开发出LLMalMorph框架，利用大语言模型生成恶意软件变种，通过六种代码变形策略成功生成618个样本，平均检测率降低10-31%。研究揭示了AI在网络安全攻防中的双刃剑作用，为理解新兴威胁和开发防御技术提供重要参考。

Hitachi Vantara近日在圣地亚哥举行的NEXT 2018用户大会上，向与会者发布了大量公告。

弗吉尼亚大学联合多所顶尖院校研发出能量基础变换器（EBTs），首次让AI具备真正的深度思考能力。与传统AI的快速反应不同，EBTs通过学会"评判"答案质量并持续优化，实现了动态计算分配、不确定性表达和自我验证三大认知能力。实验显示其学习效率比传统方法提高35%，思考能力提升29%，为AI发展开辟了从"记忆检索"向"智慧判断"转变的新路径。

如何打破所谓的使用鸿沟？如何迎接数字化的世界？如何为跨行业打开机会之门？作为移动通信圈存在感最强的大厂之一，高通的答案是——用连接创造价值。

只有充分配合人类增强与清晰深刻的协作方式，AI技术才能在供应链中取得成功。

如今面向2023年，John Roese表示新的一年，希望通过更加具体的建议和行动方向，来帮助客户为来年做好准备。

人工通用智能（AGI）是AI发展的终极目标，但实现这一目标面临诸多挑战。本文探讨了实现AGI的五大关键障碍：常识与直觉的缺乏、学习迁移能力不足、物理与数字世界的鸿沟、可扩展性难题，以及社会信任问题。克服这些挑战需要突破性技术进展、大规模投资和广泛的社会变革。

纽约大学阿布扎比分校研究团队提出了一种创新的两阶段训练方法，解决了AI领域的数据稀缺问题。他们首先让AI模型在简单的"骑士与恶棍"逻辑游戏中"热身"，学习通用推理技能，然后再用少量特定领域数据进行强化学习。实验表明，这种方法不仅大幅提升了模型在数学、编程和多学科理解任务上的表现，还显著提高了样本效率，使用仅100个样本就能达到传统方法需要数千样本才能实现的效果。更重要的是，"热身"过的模型在适应特定领域后仍能保持跨领域的泛化能力，为资源受限环境下开发强大AI系统提供了实用策略。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。

谈及中国和全球发达国家的体育产业之分，作为新浪网高级副总裁、新浪体育总经理，魏江雷脱口而出一组组数字，不遗巨细，看得出来他对这些数字简直太熟悉。

戴尔易安信PowerStore采用英特尔(R)至强(R)可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，不仅帮助PowerStore轻松满足既定工作负载，也可以为数字化变革做好准备。