构建一个混合云平台，其“灵魂”不只是用了多个云那么简单，更重要的，是要能对多个云进行统一管理。

Qwen3是阿里巴巴Qwen团队发布的最新大语言模型系列，最大创新在于将"思考模式"和"非思考模式"融合到单一框架中，允许用户根据需求动态切换推理深度。模型规模从0.6B到235B不等，包括密集和混合专家架构，支持119种语言（较前代扩展90种），训练数据达36万亿词量。通过"思考预算"机制，用户可灵活控制推理深度与速度平衡。评估结果显示，Qwen3在代码生成、数学推理等任务上达到顶尖水平，且所有模型以Apache 2.0许可开放使用，推动AI社区共同发展。

戴尔认为，使用其旧有服务器的客户也应该有机会运行数据处理单元（DPU，又名SmartNIC）。这类设备将网络硬件与充足的计算和存储资源结合起来，可以运行加密等杂务，借此释放CPU核心以更高效地处理关键负载。

树莓派基金会调查发现，尽管60%的家长认为编程是孩子的重要技能，但超过70%的家长表示孩子在正常课程中没有学习编程。该基金会CEO指出，随着AI技术快速发展，年轻人掌握技术理解和创造能力比以往更重要。超半数家长认为编程应成为必修课程，并相信学习编程能提升孩子未来职业前景。为填补学校教育空白，基金会呼吁在学校和图书馆广泛设立编程俱乐部，目标到2035年全球教授1000万儿童编程技能。

如果有人问，当前最火爆的底层技术是什么？区块链将毫无疑问地当选“热点之王”。这一技术的优势与未来的应用前景，吸引着大批的关注者，也吸引着像清华大学经管学院中国金融研究中心这样的研究者。

在生成式 AI 时代,数据的重要性日益凸显。随着 AI 项目从概念验证走向生产,组织需要更加关注用于训练和推理的数据质量。专家们强调了解数据背景的重要性,以确保 AI 模型使用正确的数据。这突出了知识工程师的重要性 - 他们能够理解数据的上下文,并引导我们找到正确的数据。知识工程在 AI 时代将发挥关键作用。

现在的AI已经有可能超越人类，INTUITOR系统让AI获得自我评估能力

由思杰Citrix赞助，IDC近日发布前瞻报告，IDC亚太地区安全实践副总裁Simon Piff就不确定时代中的企业生存必需品“数字韧性”进行深入分析解读。

12月18日，2020中国新基建领导力峰会在北京开幕。峰会由新华网与中国科协学会学术部指导，新华网客户端与中国电子学会主办，至顶传媒承办，科技行者与全球移动通信系统协会(GSMA)协办。通过峰会嘉宾们的真知灼见，让大家对新基建、新业态的内涵有了更深刻理解

得益于在软件领域的布局，英特尔基于开放生态，联合合作伙伴共同降低各种架构和工作负载下的开发复杂性，并加速创新技术的大规模部署。

亚马逊推出了一款名为 Nova Sonic 的 AI 语音模型，它不仅能理解语音内容，还能捕捉说话者的语气、犹豫等细微变化。这个模型整合了语音识别、回复生成和语音合成功能，能够实现更自然的对话交互。Nova Sonic 可以根据说话者的语气调整回应，理解对话中的停顿，并能适当处理打断等情况，从而提供更智能、更人性化的语音交互体验。

近年来，世界各国的HPC大师们正纷纷转向超大规模与云设施领域。但不同于在供应商处任职，他们往往更倾向在自己熟悉的岗位上不断深耕。劳伦斯利弗莫尔国家实验室计算部门的首席技术官Bronis de Supinski就是其中之一。

MiroMind AI公司发布了完全开源的M1系列数学推理模型，采用创新的CAMPO算法实现分阶段训练和重复惩罚机制。该模型在AIME24、AIME25等权威测试中表现优异，不仅准确率高且推理过程简洁高效。研究团队公开了全部训练数据、代码和配置，为AI推理研究提供了完整的开源解决方案，展现了与商业封闭模式不同的发展路径。

这项研究提出了VIDEO-SKILL-COT（别名VIDEO-SKOT），一种新型视频理解框架，能自动构建和利用技能感知的思维链进行领域自适应视频推理。北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员首先从训练问题中提取领域相关推理技能并聚类成共享技能分类法，然后为每个视频-问题对创建定制的多步骤思维链。接着，他们开发了技能专家学习框架，每个专家模块专注于特定推理技能集。在三个不同的视频理解基准测试上，该方法一致优于现有系统，显示了其出色的领域适应能力。

过去三年中，作者通过采访多位顶级CIO发现，卓越的IT领导者都有三个共同特质：以人为本的领导方式、业务价值导向和有意识的沟通文化建设。技术专业能力只是基础门槛，真正区分优秀领导者的是在人性化管理方面的差异化能力。文章通过六位知名CIO的访谈精华，展示了如何通过投资人才、关注业务成果、建立compelling愿景来创造持久影响力。

瑞士AI联盟发布全球首个真正开源的大型语言模型Apertus，在15万亿字符、1811种语言数据上训练。该模型采用创新的"金鱼损失"技术防止逐字记忆，严格遵循数据合规标准，提供80亿和700亿参数版本。研究团队完全公开训练代码、数据处理脚本等所有技术细节，树立了透明、可信赖的AI开发新标准。

谷歌DeepMind研究团队提出Mind Evolution算法，让AI像生物进化一样通过多候选方案的相互学习和改进来解决复杂规划问题。该方法在旅行规划任务中成功率从传统的5.6%提升至95.6%，甚至可达100%。研究创新性地将进化算法引入自然语言推理，无需问题形式化，仅需评估函数即可自动优化解决方案，为AI推理开辟了全新范式。

这是首个大规模研究AI知识传授能力的实验，涉及118名参与者与8个顶级AI模型的协作。研究发现AI的智能水平与教学效果并非正比关系，一些高性能AI反而在协作中表现不佳。通过分析数千条对话记录，研究揭示了影响人机协作成功的关键因素，包括表达方式匹配、自适应引导和避免过度依赖。研究警示：随着AI能力提升，可能出现"知识传授鸿沟"，需要专门优化AI的可理解性。

2023年大部分企业对风险控制偏好大大增加，针对云战略的5年规划显然需要优化与调整。

清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术，让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩，性能反超传统方法1.7%，为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。