今天传出消息称Broadcom已同意以近190亿美元收购传统软件巨头CA Technologies，两家公司周三晚些时候确认了该项计划收购。

从整个市场来看，可以说是“一方有难，八方来袭”。

打电话？不行！语音信息？行！

Vast Data推出面向AI的数据存储平台，目前正寻求新一轮融资，目标估值250亿美元，远超此前9B美元的估值。平台整合各类数据，加速检索、降低模型训练成本，吸引众多资本关注。

媒资行业解决方案

建筑行业对于模拟技术的过度依赖已经引发了生产力危机，数字孪生技术不仅有望克服施工中的诸多数据与沟通挑战，更有望让整个资产生命周期迎来全新面貌。

11月21日， IBM 全球及大中华区云计算和人工智能领域的行业大咖、智慧大脑以及顶级专家与客户和合作伙伴相约鹏城，共同见证行业盛事——“云开智达——2019 IBM 云计算及人工智能峰会”盛大开启。

调查报告发现，所有SaaS数据访问中有40%是未受管理的，这会造成重大的内部威胁和外部威胁。虽然SaaS应用旨在促进协作，但在这个不断增长的攻击面中，安全团队必须谨慎关注大规模持续数据访问。

这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。

这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法，通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识，解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型，将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明，该方法显著优于基准方法，参数均方误差降低了33%，并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。

天津大学和清华大学研究团队开发的FuxiMT是首个中文为中心的多语言翻译模型，基于BLOOMz模型并整合了混合专家技术，支持65种语言的翻译。其采用两阶段训练策略：先在50亿中文句子上预训练，再通过课程学习方法在多语言并行语料上微调。实验表明，FuxiMT在各种资源水平的语言对翻译任务中均优于主流基线，尤其在低资源语言和零样本翻译中表现突出，为跨语言交流提供了新解决方案。

这项来自加拿大滑铁卢大学的研究挑战了"更多训练数据总是更好"的观念，发现某些数据集反而会损害信息检索模型性能。研究者提出了RLHN方法，使用级联LLM技术识别并重标注训练数据中的"假负样本"。实验表明，这种方法显著提升了检索和重排模型在BEIR和AIR-BENCH基准测试上的性能，尤其在处理未见过的领域时效果更佳。人类验证结果证实了该方法的可靠性，为构建更准确、鲁棒的信息检索系统提供了新思路。

本文整理自上海数讯CIO钱誉在TF中文社区“2020第一次Meetup”上的演讲,分享早期云网络实际应用和二次开发过程中的经验教训。

随着物联网的发展，预计到2030年全球联网设备数量将从80亿增长到2000亿，甚至更多，这些设备都是数字化设备，承载着难以计数的数字化服务。以此为基础，全世界都将事实性的构建在数字化设备，或者说数字化技术之上。

中科大团队推出深度研究智能体评测基准DeepResearch Bench，包含100个跨22领域的博士级研究任务，创新性地设计了RACE和FACT双重评估框架，分别评判AI生成报告质量和信息收集能力。测试显示谷歌Gemini表现最佳，该研究为AI研究助手行业建立了首个科学统一的评估标准。

《离散马尔可夫桥》研究提出了一种新型离散数据表示学习框架，克服了传统离散扩散模型使用固定转移矩阵的局限。该框架包含矩阵学习和分数学习两个核心组件，能够自适应学习转移率矩阵并有效重建原始数据分布。理论分析证明了其有效性和收敛性，而在Text8和CIFAR-10数据集上的实验展示了其优越性能，证明了这一方法作为离散表示学习统一框架的潜力。

AMD公司宣称，其Ryzen处理器与Radeon图形芯片的持续成功，为其带来了自2011年以来业绩最佳的一个季度。

比尔·盖茨决定离开微软与伯克希尔·哈撒韦董事会，将更多时间投入慈善事业。

IBM Edge Computing 是一个智能、安全和敏捷的平台，旨在通过将企业业务逻辑和 AI 应用程序置于边缘设备、服务器和网关上更接近数据生成的位置来提供弹性和安全性，以实时改善业务结果。

作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。