在中国文化中，数字“八”被认为是最吉利的数字。我也入乡随俗，对2023 MWC 上海做出八大预测。

研究显示,许多组织在应对网络攻击时反应缓慢,可能需要数小时才能做出响应。然而,专家认为,在检测到威胁后的短短几分钟内就能采取行动至关重要。虽然备份仍然重要,但快速的事件响应对于组织从攻击中恢复可能同样重要。本文探讨了快速响应的重要性,以及组织如何在备份和事件响应之间取得平衡。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。

南加州大学和Salesforce联合推出CoAct-1多智能体系统，通过结合传统界面操作与代码执行能力，实现了计算机任务自动化的重大突破。该系统在OSWorld基准测试中达到60.76%的成功率，平均完成任务步数减少至10.15步，显著优于现有方法，为人机交互带来新范式。

香港科技大学团队发现AI可通过"零RL训练"直接学会深度思考，无需预先教授基础知识。研究测试了10个不同规模AI模型，发现它们能在数学推理训练中自发展现验证、反思等高级认知行为，部分模型出现"顿悟时刻"。研究还发现预训练反而会限制AI探索能力，最直接的学习方式可能最有效。该成果为AI教育提供了新思路，强调思维能力比知识记忆更重要。

作为智慧城市领域的领军企业，华为不断升华其建设理念，从规划到技术，从运营到实施，从方案到实践，为国内外一大批城市带去了与时俱进、恰如其分的智慧治理“良方”。而这次提出的智慧城市孪生则是在新时代背景下，华为对于智慧城市建设的新思考。

想象一下，你有一个非常聪明的朋友，他知道很多知识，但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时，却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型（简称LLMs，如ChatGPT这类AI系统）面临的尴尬处境。

浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示，即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率，但面对需要从物理约束推断行动的任务时，成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力，监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微，表明当前架构存在根本局限性。

由泰伯网主办的“WGDC2018地理信息开发者大会”上，作为海洋信息化领域排头兵企业，星天科技应邀参加并承办大会首届“空间大数据+海洋大数据”峰会专题论坛并参展。

万物互联大幕开启，数字化大势之下，如何利用物联网创造更光明的未来？Digital，Give me five节目组特别奉文一篇， 让我们一起迈向物联网新时代。

这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域，开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力，能够同时考虑语音的前后文信息，在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进，同时在大多数配置下提供了更快的推理速度，为语音识别技术开辟了新的发展方向。

减缓气候变化正在成为当务之急。

从被动方到解决方案伙伴，IT角色的转变离不开业务优先这一思维方式的变革，以及基于成果的信誉和价值驱动文化。本次转炉会议汇集七位CIO，共商IT转型的方方面面。

VMworld Explore 大会上总结的主要五点。

纷享销客却逆势而上，不仅连续四年保持40%的增长，稳居TOB SaaS CRM国产化厂商市场占有率和增速第一，更是在一年内连续获得两轮大额融资，累计融资1.05亿美元，创下近两年来国内SaaS行业最大融资交易。

甩掉分支，对IBM来说，专注是必然的。那么对于Kyndryl而言，拆分的意义又是什么？正式剥离后如何重新启程？市场机会点在哪？围绕这些话题，我问了Kyndryl大中华区“新掌门”郑军五个问题。

福特CEO在阿斯彭创意节上坦言，AI将取代一半白领工作者，这是高管首次公开承认企业内部已讨论数月的现实。摩根大通、亚马逊等公司高管也预测大幅裁员。然而，这些工作并非完全消失，而是转化为零工经济模式。目前36%的美国员工已成为独立工作者，零工经济增长速度是整体劳动力的三倍。企业正将固定劳动成本转为可变零工成本，白领零工经济转型分四阶段推进，最终企业将保留20%全职员工但拥有500%更多零工关系。

OpenAI创始人回顾公司发展历程，感慨于ChatGPT的成功和面临的挑战。他分享了个人的经历，包括被解雇和公司治理的重要性。他对于团队的努力和支持者表示感谢，并展望人工智能的未来，认为AI将极大地加速科学发现和创新，改变公司产出。他强调了安全和利益共享的重要性，并对未来充满信心。

PeopleTec公司研究人员发现了一种新型网络攻击方式，能够在网站图标的透明度通道中隐藏恶意代码。这种攻击完全无声无息，利用浏览器自动下载图标的标准行为，在用户访问网站时自动执行恶意程序。研究显示全球每天有数千亿次图标请求，为攻击者提供了巨大的潜在攻击面。此技术对现有网络安全防御体系构成严重挑战。

查尔斯大学和意大利布鲁诺·凯斯勒基金会的研究团队首次系统性解决了同声传译AI系统延迟评估的准确性问题。他们发现现有评估方法存在严重偏差，常给出相互矛盾的结果，并提出了YAAL新指标和SOFTSEGMENTER对齐工具。YAAL准确性达96%，比传统方法提升20多个百分点。研究还开发了专门的长音频评估工具LongYAAL，为AI翻译技术发展提供了可靠的测量标准。