2022年下半年开始，“AIGC”接棒“元宇宙”成为全球关注的焦点和热议话题，各行各业都在积极探寻相关领域在AIGC助力下的崭新发展方向。

高规格会议入会终端类型多，品牌多。要支持多类型终端入会并达到很好的视频会议效果，就要求会议系统对终端有比较好的兼容性。

自从接触到产品的功能性测试，作者就一直在思考一个问题，怎么才算是一款好用的产品？

这项研究介绍了WikiDYK基准测试，利用维基百科"你知道吗"板块的实时更新内容评估大语言模型的知识注入能力。研究发现，双向语言模型(BiLMs)在记忆知识方面显著优于因果语言模型(CLMs)，准确率高出约23%。基于此，研究团队提出了一个模块化框架，将BiLMs作为知识库集成到LLMs中，进一步提升了29.1%的可靠性。这一发现挑战了当前主流LLM架构的优势假设，为AI系统的知识更新提供了新方向。

在人工智能来临之时，我们首先会想到GPU，但数据存储的重要性同样至关重要，它能够确保人工智能系统的可信性和完整性。

时至今日，人工智能领域已经呈现出人工通用智能(AGI)与人工窄智能(ANI)并立的局面。

3月23日,结合对行业的深刻理解和洞察,华为发布了对未来五年数据中心的发展趋势预判,总结出数据中心能源十大趋势

当大家都在喊转型的时候，有可能才是最不应该被带节奏的时候。

近日，据媒体报道，富士康于2020年11月29日左右在位于墨西哥华雷斯城的富士康CTBG MX生产设施被黑客攻击。

资金如何高效结算，准确及时对账，成为连锁企业财务管理上的要点。用友YonBIP财务云，为连锁企业构建数智化模式下的资金管理，可支持企业构建7000家店的规模，并支持其未来十年的发展。

上海交通大学团队开发了MemOS记忆操作系统，让AI拥有真正的长期记忆能力。该系统统一管理参数记忆、激活记忆和明文记忆三种类型，通过MemCube智能单元实现记忆的生命周期管理和跨类型转换。在LOCOMO基准测试中，MemOS在所有推理任务上均获得最佳成绩，特别在多跳推理和时间推理中表现突出。

作为数字化浪潮中的践行者，华为聚焦ICT基础设施平台，不断使能数字化转型。为此，我们走进华为深圳坂田基地，对话华为IT智能计算产品线副总裁卢广，畅谈他眼中的智能IT。

Allen Institute for AI推出首个能实时追溯大语言模型输出到万亿训练数据来源的系统OLMOTRACE。该系统通过创新的并行算法，可在几秒内找到AI回答中与训练数据完全匹配的文本片段，为AI行为分析开创了新范式。支持事实核查、创意溯源等应用，已在AI2 Playground开放使用。

香港科技大学研究团队提出PreSelect方法，通过分析文本对不同AI模型能力的预测能力来筛选高质量训练数据。该方法基于"能够准确反映模型能力差异的文本往往也是最佳训练材料"的核心洞察，仅用轻量级fastText分类器就能实现大规模数据筛选，在多项实验中展现出10倍训练效率提升，为AI模型开发提供了经济高效的解决方案。

当前，首席信息安全官不仅要确保越来越分散的员工队伍的安全，他们还必须提防一些来自信誉良好的供应商的软件代码，包括一些本来是用来保护他们免受网络攻击的补丁代码。

我们经常看到这样的情形，那些进军数据保护市场的初创企业，往往会宣扬他们的重复数据删除技术或与公有云有着很好的结合。不过事实上是，戴尔易安信在这个领域早已深耕多年。

这项由谷歌联合22所顶尖院校开发的研究首次推出了多语言多模态金融AI评测基准MultiFinBen，测试AI在五种语言和三种信息模态下的金融任务处理能力。结果显示即使最强的GPT-4o也只达到50.67%准确率，在多语言任务上仅7.50%，揭示了当前AI技术在实际金融应用中的严重不足，为行业发展指明了改进方向。

谷歌云推出开放湖仓架构，解决企业数据孤岛问题，统一结构化与非结构化数据管理。该平台基于BigLake存储引擎构建，采用Apache Iceberg开放格式，支持多模态数据处理。通过Dataplex通用目录实现数据治理，提供实时AI响应能力。平台支持BigQuery和Spark等多种引擎，与Vertex AI集成，加速模型开发，简化工具链，帮助企业快速实现AI价值。

这项由电子科技大学、香港中文大学等机构联合完成的研究，创建了PersonaFeedback基准来评估AI的个性化能力。研究包含8298个测试案例，分为三个难度等级，发现即使最先进的AI模型在个性化任务上表现也不理想。研究还发现推理能力提升不等于个性化能力提升，直接提供用户信息比让AI推测更有效。

英伟达提出"AI工厂"概念作为大规模创建AI系统的新范式，将AI开发比作工业流程：原始数据输入，通过计算精炼，最终产出有价值的智能模型。本文深入探讨英伟达的AI工厂愿景，解析其如何实现智能的工业化生产。