随着数字化计划的蓬勃发展，CIO是组织中少数几位能够鸟瞰所有业务职能以及他们如何在更广泛组织环境（包括数字化进程、能力、挑战和人才）中工作的高管之一。

数字经济时代，数字+绿色的搭配已经蔓延到了各个行业，对于电力系统，数字化转型应该如何做？

维谛技术（Vertiv）提出的零碳排、零损耗、零浪费和零用水——“四零”算力基础设施，分别对应到数据中心几个非常关键的指标，包含了CUE碳排放指标、PUE电源的利用指标、IUE基础设施利用指标，以及WUE水耗指标。

帝国理工学院团队对视觉基础模型DINOv3在医学影像领域进行了全面评估。研究发现DINOv3在胸部X光、CT扫描等任务上表现出色，甚至超越专门的医学AI模型，但在病理切片、电子显微镜、PET扫描等高度专业化任务上表现糟糕。更令人意外的是，传统的"大模型更好"规律在医学领域经常失效。这项研究为跨领域AI应用提供了重要洞察。

技术领域又一个动荡之年即将结束，如果没有关注企业领域最重要的主题：云计算，你就很难做出关于未来一年的任何预测。

你的下一部手机可能在“云”上！这不是开玩笑，而是在许多地方实实在在地发生着。

对于一家以邮购目录销售闻名的企业来说，The Very Group决定从构建企业级数据目录入手也是个顺理成章的选择。这家公司其实是早些多家邮购目录企业的合并产物，其中最早的一家甚至可以追溯到1890年代。

在未来，你或许无需动一根手指就能使用智能手机或电脑。这是因为使之成为可能的技术——脑机接口（BCI）已经取得了快速发展，它有可能让人们用意念控制设备。

斯坦福大学Gordon Wetzstein教授团队提出神经辐射场技术，首次让AI具备类似人类的三维空间理解能力。该技术仅需少量不同角度照片即可重建完整三维场景，在图像质量上比传统方法提升20%以上。研究成果应用于自动驾驶、VR/AR、医学影像等领域，标志着AI从二维图像识别向三维空间理解的重大跃进。

NVIDIA 在 GTC 大会上发布了 Dynamo 软件框架，这是一个专为解决大规模 AI 推理挑战而设计的开源系统。CEO 黄仁勋将其比作"AI 工厂的操作系统"，它能够优化 TensorRT LLM 等推理引擎，实现跨多 GPU 的高效运行，显著提升推理性能和吞吐量，为企业级 AI 部署提供关键支持。

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

本文对此次分享的精华内容进行汇总和整理，以帮助大家更好地了解DRIVE Replicator，以及自动驾驶感知算法的合成数据生成。

这份由新加坡国立大学等顶尖学府研究团队发布的调研报告，系统梳理了多模态思维链推理这一前沿AI技术的发展现状。该技术让AI具备了同时处理文字、图像、音频等多种信息并进行逐步推理的能力，在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等领域展现出巨大应用潜力，代表了AI从简单工具向真正智能伙伴进化的重要一步。

近日，英特尔发布了《2021-2022年度企业社会责任报告》，重点回顾2021年及2022年初所取得的成果，并对未来做出展望。与本次《企业社会责任报告》同时发布的，还有来自英特尔公司执行副总裁兼首席人力资源官Christy Pambianchi的一封信，以下为全文。

通用AI的应用前景非常广阔，它可以在医疗、交通、金融、教育、娱乐等各个领域发挥作用，为人类带来更好的生活体验和更高效的工作方式。

中国香港中文大学（深圳）研究团队开发了SRLAgent智能学习系统，通过Minecraft游戏环境结合AI助手帮助大学生培养自主学习能力。实验显示该系统能显著提升学生的学习规划和过程监控能力，但也发现过度AI支持可能产生依赖性，提出需要平衡支持与独立能力培养的重要性。

在安富利亚洲供应商及产品管理高级总监钟侨海看来，物联网和人工智能融合所带来的最大机遇之一，是能够利用数据生成出色的新见解和洞察，进而引导操作。并利用洞察见解进行预测性分析，从而使自动化操作成为可能。

《富爸爸穷爸爸》已经告诉我们，真正走上财富自由的通道绝不是靠时间换金钱，而是靠打造赚钱工具来源源不断的钱生钱。

眼下正是如火如荼的财报季，近日AMD和英特尔最近都公布了第四季度和年度业绩。两家厂商都宣称取得了强劲的增长。下面就让我们来更详细地剖析一下财报数字，并就此对2020年业务发展前景进行一些预测。

主动智能的方法可以在很大程度上解决“数据不通”的问题。