「 在过往采访中，我经常会从国内程序员口中听到“硅谷”这个词，有人羡慕硅谷程序员的高工资，将湾区程序员描述成开着保时捷的精英模样。有人将硅谷作为国内事业达到天花板后，事业再上一步的归宿。有人将硅谷视为IT人心中的圣地，那里充满自由与创新。」

普渡大学研究团队开发了ASTRA红队系统，通过"空间时间探索"方法系统测试AI编程助手安全性。与传统方法不同，ASTRA专注现实使用场景，通过构建领域知识图谱和分析AI推理过程发现漏洞。实验显示ASTRA比现有技术多发现11-66%安全问题，生成的测试用例可提升AI安全训练效果17%，为AI编程助手安全保障提供了重要工具。

想象一下：你是一家电商平台的设计师，正在设计一个产品详情页。你创建了两个版本：一个将"加入购物车"按钮设计得更大且颜色鲜艳；另一个则将按钮设计得较小但位置更靠上。哪个设计更能说服用户购买产品？传统做法是通过A/B测试来获取答案——将两个版本随机展示给不同用户，统计哪个版本带来更高的点击率或转化率。

计算离不开数据，而数据离不开存储，那么什么样的存储架构才符合开放计算的发展趋势呢？在近日举行的第三届开放计算中国社区技术峰会上，西部数据公司副总裁兼中国区业务总经理刘钢分享了他的观点。

文章探讨了CIO在2025年应该重点投资的五个AI领域:可信工作流的代理AI、智能文档管理、营销客户数据需求、从数据驱动转向AI驱动、重新审视IT架构以支持AI目标。这些投资可以在短期内带来效益,同时成为长期财务回报的倍增器。CIO需要在这些领域制定务实的AI应用策略,简化平台,加强风险管理,以应对未来的挑战和机遇。

计算能力与带宽能力之间的巨大差距导致了内存容量和数据传输速度难以跟上AI硬件的计算速度，这已成为限制AI芯片性能发挥的主要瓶颈，通常被称为“内存墙”问题。

2019年8月21-24日，以“计算 见智 赢未来”为主题的第十五届全国高性能计算学术年会在内蒙古自治区呼和浩特市举办。在8月23日下午，此次年会上同时还召开了专门面向高性能互连网络的架构、技术及应用的第七届中国高性能互联网络论坛。

CLaSp是一项创新的自我推测解码技术，能让大语言模型生成文本的速度提高1.3到1.7倍，同时保持输出质量不变。由中国科学院等机构联合开发的这一技术，通过动态决定模型内部哪些计算层可以被跳过，避免了传统方法需要额外训练或模块的缺点。CLaSp像是让AI在不影响烹饪质量的前提下，学会了根据菜肴复杂度灵活跳过某些烹饪步骤，从而更快地完成整道菜。

香港大学团队开发出拥有30亿参数的视觉分词器GigaTok，首次解决了AI图像理解中"重建质量"与"生成质量"相互矛盾的技术难题。通过创新的语义正则化方法，该技术在保持图像重建精度的同时大幅提升了图像生成效果，为统一的多模态AI模型发展奠定重要基础。

4月23日，2021年信任互联大会在北京盛大召开。本次大会以“见证信任的力量”为主题，系国内首届聚焦网络信任领域的盛会。

如今，除了各式各样的数字货币，区块链技术也开始逐渐被引入到金融等各行业的应用场景中。在区块链技术发展和应用落地过程中，已经出现、将出现哪些安全问题，又需要何种安全解决方案，本文将进行简要分析和介绍。

目前，防控和复工复产已成为疫情阻击战两个最为关键的词，疫情防控关乎生命，复工复产关系生计。很多企业已启动“全国接人”模式，使用“复工包机”接回自己的员工复工复产。

全球云管理服务厂商RightScale每年都会在全球范围内开展云计算趋势调查，对全球上千位企业级客户雇员进行详细的访问并据此发布云计算发展趋势调查报告。

如果说大模型的上半场是以互联网大数据预训练为代表的数字AI；而下半场，是以机器人、世界模型等为代表的物理AI。汽车可能正好处于两者之间的分水岭上。

莺飞草长，遍地新绿。告别寒冬的上海，俨然已经迎来温暖舒怡的春日时光。正是在这样的季节，高飞克（Frederic Godemel）和施耐德电气的全球高管团队开启了今年首次中国之行。

7月27-29日，以“加快工业数字化转型,推动经济稳中求进”为主题的2022年（第四届）全球工业互联网大会暨工业行业数字化转型年会在浙江桐乡乌镇举办。

数字化迈向智能化，是云计算新一轮变革的主线。在企业数字化转型的道路上，阿里云存储将持续践行“稳定安全高性能，普惠智能新存储”这一理念，帮助企业翻开数字创新的下一篇章。

1月12日，全球性技术咨询公司Thoughtworks重磅发布了《变革设计》白皮书，期望让更多的变革设计者们加入进来，和更多正在经历数字化重塑的产业和行业一起，在探寻数字化发展和创新的同时，持续提升大家的时代认知！

尽管经济形势严峻、市场表现疲软，博世集团2018年仍保持增长势头，销售额和整体业绩继续保持历史高位。

这个逻辑绝非危言耸听。戴尔科技集团和独立的未来研究组织IFTF合作，对2030年人机协作进行的调研，就发现：人类与机器之间的差距正在不断缩小，比特与原子之间的边界正在模糊化。