Salesforce创始人Marc Benioff预见，AI代理正迅速替代人力处理客服、规划与决策，引发企业工作模式的根本变革，开启人机深度协作新时代。

从大会的规模上来看，不亚于深圳、西安站，而媒体阵容更加华丽。究其原因，本次北京站带来的“干货”，无论对行业，还是对华为云来讲，都具有相当的分量和价值。

10月17日-19日，2019年中国计算机大会（CNCC2019）在苏州举办，本届大会以“智能+引领社会发展”为主题，1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技术官王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲。

特斯拉和英伟达在AI系统训练方面采取了不同策略。英伟达推出Cosmos平台,利用合成数据加速物理AI系统开发。而特斯拉则坚持使用真实世界数据,认为合成数据无法完全模拟复杂的现实场景。两种方法各有优劣,未来可能需要平衡使用以创造真正的商业价值。

从景迈山古茶林景区的实践可以看出，“数字景迈”的建设，不仅让景迈山走出了一条用科技赋能文化景观遗产保护的新路径，也让景迈山成为智慧景区建设的新标杆。

本文探讨了从 2025 年 1 月 1 日开始的"Beta 世代"(2025-2039 年)。这一代人将在 AI 快速发展的时代中成长,可能经历人工通用智能(AGI)和超级人工智能(ASI)的实现。文章分析了 AI 对 Beta 世代生活的深远影响,以及他们作为"AI 原生代"面临的机遇与挑战,同时也思考了 AGI 和 ASI 可能给这一代人带来的巨大变革。

马里兰大学研究团队开发出ECAD系统，利用遗传算法为AI绘画模型自动寻找最优加速方案。该技术无需重新训练模型，就能让AI画图速度提升2-3倍并保持图像质量。在多个主流模型上的测试显示，ECAD不仅跨模型通用，还能跨分辨率工作，为AI绘画的普及和商业化应用扫清了重要障碍。

作为辅助驾驶这一新兴赛道的领先企业，知行科技在数智化转型与全球化拓展的关键阶段，携手SAP实现运营效率与管理能力双重提升，为企业高速增长注入强劲动能。

10月17日-19日，2019年中国计算机大会（CNCC2019）在苏州举办，本届大会以“智能+引领社会发展”为主题，1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技术官王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲。

企业中不同的角色会关心不同的数据架构和方法论，数据网格（Data Mesh）、数据编织（Data Fabric）、湖仓一体（Data Lakehouse）是所有角色都会关注的三个数据框架和方法论。

至顶网有幸采访到了国内一家知名的制造企业系统架构师王先生，他向我们揭示了，IT在生产型企业中所起到的作用

普渡大学团队开发出LLMalMorph框架，利用大语言模型生成恶意软件变种，通过六种代码变形策略成功生成618个样本，平均检测率降低10-31%。研究揭示了AI在网络安全攻防中的双刃剑作用，为理解新兴威胁和开发防御技术提供重要参考。

地理信息系统（geographic information system，GIS）是新型智慧城市的“大脑”，通过城市信息的实时获取、高效处理和快速响应，从而快速的发现问题、分析问题和解决问题，实现城市的智慧化运营。

英伟达发布名为Granary的大规模开源多语言音频数据集，包含超过100万小时音频、65万小时语音识别和35万小时语音翻译数据，涵盖25种欧洲语言。同时推出Canary-1b-v2和Parakeet-tdt-0.6b-v6两个AI模型，用于语音翻译和转录任务。该数据集在GitHub免费开放，可帮助开发者为小众语言创建更包容的语音技术。

今日，MLCommons公布针对60亿参数大语言模型及计算机视觉与自然语言处理模型GPT-J的MLPerf推理v3.1性能基准测试结果，其中包括英特尔所提交的基于Habana Gaudi2 加速器、第四代英特尔至强可扩展处理器，以及英特尔至强CPU Max系列的测试结果。

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。

目前IP设备资产存在资产不清、安全短板、缺乏闭环、轨迹难寻的主要问题。IP类型繁杂，且IPv6动态变化，终端接入途径的多样化，导致企业IP设备资产不清。

诺基亚贝尔选择了UiPath RPA作为转型的一个抓手，在合作中，UiPath为诺基亚贝尔量身定制了解决方案，满足其业务与管理的新需求。

今日，波士顿咨询公司（BCG）和英特尔宣布开展战略合作，利用端到端的英特尔AI硬件和软件实现生成式AI（GenAI），为企业客户提供完全定制的专有解决方案，同时将私有数据隔离在可信环境中。

这项研究对沙特数据与AI管理局开发的ALLaM-34B阿拉伯语大模型进行了全面的用户界面评测。研究团队使用23个测试提示，每个重复5次，收集115个回答样本，并用三个前沿AI模型作为评委进行多维度打分。结果显示ALLaM-34B在代码转换和创意生成方面表现优秀（均4.92分），现代标准阿拉伯语和知识问答能力强劲，安全防护可靠，但在方言处理上存在不均衡，为阿拉伯语AI发展提供了重要参考。