开源技术的普及将凸显开源人才的不足，如何培养出更多开源人才，尤其是市场紧缺的DevOps、容器、云计算等相关人才，成为一个关键问题。

优质数据对AI项目成功至关重要。研究显示，具备数据成熟度的企业更容易在生产环境中成功部署生成式AI解决方案。多家企业CIO分享了构建数据湖仓、数据仓库等统一数据平台的实践经验。Skyworks通过Databricks构建数据湖仓，建立青铜、白银、黄金三层数据质量体系。Gallo利用生成式AI识别数据偏差并填补数据缺口。这些实践证明，强大的数据治理和统一的数据基础是实现AI转型价值的关键。

2023年9月3日，由百图生科&播禾创新联合主办的第二届中国生物计算大会于苏州工业园区再度启幕

践行云原生DataOps，需要正确的方式和工具。当下我们正需要用一款工具及平台解决目前繁杂的数据开发问题，在实践中降低迈入数据大门的门槛。

伟大IT组织的诞生绝非偶然。建立一支成功的团队需要奉献、支持和想象力。

曾几何时，我们还只能在服务器上选择特定几种CPU。那时候，全世界的服务器供应商也只有几十家，提供的选项自然相对有限。如今，虽然服务器CPU的设计与制造仍然集中在少数厂商手中，但计算引擎却早已蓬勃发展、遍地开花。

AI生命周期各个阶段涉及人员众多，我们很难将复杂的AI模型转化为中每个人都能轻松理解的东西。

从最近一个季度的收益来看，网络安全市场正朝着正确的方向迈进——而这至少在一定程度上受到了AI领域需求的推动。

这项由新加坡和英国研究机构联合进行的研究，使用多智能体强化学习探索了语言起源问题。研究团队设计了"觅食游戏"环境，让智能体在部分可观察的世界中协作完成任务。结果表明，智能体自发发展出具有人类语言五大特性的通信系统：任意性、互换性、位移性、文化传播和组合性。研究提供了关于语言如何在合作环境中自然演化的新见解，证明语言是从社会互动和共享目标中浮现的工具，而非孤立系统。

数据库日常操作，比如业务变更，报表生成，优化，补丁验证，数据抽取和脱敏等；通过拷贝容灾库数据，挂给测试应用服务器，可以验证数据操作的结果有效性；

人工智能登场。ChatGPT 是两年前推出的，在此期间人工智能迅速成为焦点。投资者、科技公司和医疗机构在人工智能领域投入了巨额资金，也发布了无数的新闻稿，启动的试点项目的数不胜数，有时候甚至还描绘出人工智能可以拯救医疗保健系统的美好愿景。

沙特Misraj团队开发出专门识别阿拉伯文档的AI模型Baseer，解决了阿拉伯文从右到左书写、字母变形、变音符号复杂等技术难题。该模型在50万对图像-文本数据上训练，词错误率仅0.25，显著超越谷歌、微软等产品。研究团队还创建了高质量评测基准，为全球4亿阿拉伯语使用者的数字化需求提供了重要技术支撑。

为了保护企业IT安全，企业需要采取动态模式，不仅考虑物理属性，还要考虑社会和技术的发展。2024现已过半，Commvault观察到了正在改变网络威胁局势的六大趋势：云、远程办公、物联网、软件供应链、AI和社交网络。

来自AI的洞察力正在从根本上改变我们工作方式的方方面面。ChatGPT虽然不完美，但正在为我们的科技未来指明方向。

今天需要保护的数据越来越复杂，除了常规的备份、灾备措施以外，企业还需要思考不可避免的问题，要是碰到最坏的情况，病毒已经绕过了所有的防护措施，并进入了关键系统，数据已经开始破坏，接下来改如何应对？

只是在云中拥有了数据湖，并不意味着就能获得洞察，我们必须教会人们如何在这个数据湖中钓鱼

这项由亚利桑那州立大学研究团队完成的开创性研究，首次系统评估了大型语言模型解释幸福概念的能力。研究构建了包含43880个解释的大规模数据集，采用创新的"AI评判员"框架进行评估。结果显示：大型模型显著优于小型模型，专家解释比普通解释更具挑战性，身体健康概念最易解释而社会健康概念最难。通过微调训练，小型模型的表现可大幅提升，甚至在特定任务上超越更大规模的模型，为AI在健康咨询领域的应用提供了重要参考。

卡内基梅隆大学发布了他们的一项最新研究，他们对20多个开源推理模型进行了后训练，涵盖数学推理、科学问答、代码生成、指令遵循等多个维度，最终发现，数学能力优异的模型，在其他任务上表现平平，甚至还不如未加强数学推理能力的原始模型

AI（人工智能）无疑是 2023 年最热的话题之一，尤其是以ChatGPT为代表的生成式AI。对于AI的态度，1000个人眼中就有1000个哈姆雷特。

谷歌研究院推出了名为REFVNLI的创新AI图像评估系统，专门解决主体驱动图像生成的质量评判难题。该系统能同时评估生成图像的文本对齐和主体保持两个关键维度，在多个基准测试中超越现有方法，特别是在物体识别方面领先6.3个百分点。通过巧妙的视频数据训练策略和先进的多模态架构，REFVNLI提供了成本效益高、准确性强的评估解决方案。