主导会议的老张依然精力充沛，超过20年的IT行业经验似乎都刻蚀在了他斑秃的头上。老张现在是某中型制造企业的IT负责人，对外一般称为CTO之类，对内则是核心管理层，直接向老板报告。

最近我们留意到，阿拉温德在哈佛商学院2025创业峰会上，与Xfund管理合伙人Patrick Chung有一场深度对话，他大谈创业心得。从印度的电气工程学生，到改变搜索引擎格局的CEO，阿拉温德的故事提醒我们，在技术领域，最具变革性的创新，往往来自于能够跨越学术与商业鸿沟之处。

主动安全体系涵盖从网络安全、云安全、大数据安全，到移动IT安全、工控安全和物联网安全等多个领域，需要具备风险评估、威胁分析、协同响应、先知预警等能力，通过“云-网-端”立体防护，将云端分析和边界防御相结合，能够洞察各种攻击威胁。

这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现，普通提示方法往往不可靠，因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而，通过精心设计的情境调节提示，研究成功引导Gemini 2.5 Pro不仅识别出文本中的错误，还发现了之前人工审阅未察觉的图像中的分子式错误。这一概念验证研究表明，即使不修改模型本身，也能通过适当的提示策略显著提高LLM在科学技术文档细节验证中的表现。

Nvidia在一份新路线图中透露，计划在2024年和2025年发布自己强大且受欢迎的H100 GPU后继产品，主要用于AI训练和推理，这也反映出Nvidia把AI芯片的发布策略从之前的每两年发布一次改为了每年发布一次。

Neo4j官网就有一句话恰当地概括图数据库的价值——“We Help the World Make Sense of Data（我们帮助世界理解数据）。”这就是为什么Nik Vora说：“图数据库的美妙之处在于，它基本上适合于每一个行业。”

Nvidia在数据中心市场大获全胜的大门是敞开的，即使没有Arm，我们认为Nvidia也要比其他公司更有能力满足企业级技术的未来需求。

为什么无锡地铁的扫码进站被称之为“智慧交通”？通过深入了解可以看到，无锡地铁的“智慧”之处不在于通过手机扫码的进站形式，而在于将扫码用户信息与后台地铁运营管理数据库进行打通，从而打造出一套全面实时的乘客交通流量图谱。

人工智能与量子技术正在改变传统心脏诊疗方式。SandboxAQ首席执行官介绍了一种突破性方法，通过量子传感器检测心脏磁场替代传统心电图的电场检测。这种新技术能够获得360度完整、高密度的心脏信息，避免传统心电图间接检测导致的误诊问题。该方法结合AI和量子计算，为心血管疾病提供更精准的个性化诊断和治疗方案。

2018年上半年不少企业把赌注压在了云、端点和应用的安全性上，在此期间10大收购中有6个是集中在这个领域的。

ByteDance研究团队通过WideSearch基准测试发现，当前最先进的AI搜索代理在大规模信息收集任务上表现极差，成功率普遍低于5%。研究揭示了AI在任务规划、反思调整、证据验证和知识幻觉等方面的根本缺陷，为未来发展多代理协作系统和改进AI搜索能力提供了重要指导。

华为河图是5G时代下手机对外的感知器官，通过融合3D高精地图能力、空间计算能力、强环境理解能力及虚实融合渲染能力等，使得河图能够在端云融合的5G架构下为用户提供地球级的虚实融合世界的体验与服务。

新西兰航空（Air New Zealand）首席数字官Nikhil Ravishankar和我们谈论了关于这个国家级航空公司成为世界领先数字航空公司的雄心。

5G带来的数据量将与以往大大不同，而数据不仅仅是一种资源，更是所有生产要素中最关键的要素。

Nature Fresh Farms采用了多种VMware产品与解决方案扩大了种植和经营范围，实现了员工随处办公，优化了运输与配送流程。通过IT整合完成了全方位的提升。

近日，纷享销客宣布其完成新一轮融资，继续在国产CRM赛道领跑。而经历了公司成立后几次战略转型、产品定位调整的创始人罗旭在看待这些成绩时，显得更谦虚和理性，采访之中处处透露着他对产品本身和企业价值的思考。

2022年9月2日上午，上海人工智能实验室计算生物创新中心联合复旦大学复杂体系多尺度研究院、浙江大学上海高等研究院，将举办论坛AI for Science: Computational Biology/科学中的人工智能：计算生物学。

可观测平台要做的是屏蔽所有后台环境的复杂性，对客户提供可见、可操作、自主性的服务。所以对于开发角度而言，可观测性最大的难点在于要适配不同的技术。

自萨提亚2014年接任以来，微软就一直专注于云计算业务，并且在策略和定位上也越来越明确——即为企业提供最完整的云服务。在刚刚结束的微软Ignite 2019大会上，微软又通过近200项的产品发布和技术更新，进一步诠释了微软智能云的“完整性”。

本文探讨了生成式 AI 和大语言模型 (LLMs) 即将实现的近乎无限记忆能力这一重大突破。通过新的架构设计,AI 系统将能够存储和检索几乎无限量的对话历史,实现持续性的上下文理解和个性化交互。这项技术将彻底改变 AI 的应用方式,但同时也带来了隐私保护等方面的挑战。