Oracle 凭借其庞大的企业客户群和领先的数据库技术,在人工智能市场占据有利地位。公司云业务增长迅速,基础设施服务收入增长尤为强劲。Oracle 正积极部署 GPU 集群,与 Nvidia 和 AMD 签订大额合同,为 AI 训练和推理提供强大算力支持。公司预计未来几年收入将大幅增长,有望成为 IT 史上第五家年收入突破 1000 亿美元的公司。

随着人工智能在网络攻击中的广泛应用，企业网络安全防御也必须依靠AI技术来应对。本文介绍了六种有效的AI网络安全防御策略,包括自学习AI改进威胁检测、AI驱动的事件响应、AI强化攻击面管理等。专家强调,AI不应替代人类专家,而是应该增强人类能力,实现人机协作的网络安全防御。

这项由浙江大学周晓巍教授团队联合牛津大学、蚂蚁集团等机构开发的SpatialTrackerV2系统，实现了仅用普通摄像头就能精确追踪视频中任意点的三维运动轨迹。通过创新的统一框架和大规模数据训练，该技术在权威测试中相比前代方法准确率提升50%以上，运行速度快50倍，为机器人、自动驾驶、VR等领域提供了突破性的技术基础。

UCLA团队首创"具身网络智能体"概念，开发出能同时在现实世界和网络世界中操作的新型AI系统。通过1500多个跨域任务测试发现，当前最先进AI模型在此类任务中表现远逊于人类，主要问题在于跨域协调困难。该研究为AI发展指明了"统一智能"新方向，虽然技术尚不成熟，但为未来智能助手、智慧医疗、教育等应用奠定了基础。

Service Mesh在实践层面往往难于管理、过分复杂。为了避免掉坑，我们必须采取一系列步骤简化这个过程。

2018年可以说是软件定义数据中心的一年，大量自动化和人工智能研发力量致力于打造下一代可扩展的、灵活的数据中心。对于数据中心领导厂商Dell和HPE来说这是开创性的一年，Dell的全球销售处于领先位置，HPE加大了在可组合式基础设施上的力度。

通过新的软件和服务,戴尔扩大了行业领先地位,以及最广泛的网络弹性解决方案组合,以应对日益增长的数据保护和网络恢复需求

伊利诺伊大学研究团队发现AI在多模态推理中存在严重的视觉理解缺陷，67%的错误源于对图像信息的误解。他们开发了PAPO方法，通过图像遮挡技术强迫AI真正使用视觉信息，实现了4.4%的性能提升。这项研究对AI在教育、医疗、自动驾驶等领域的可靠应用具有重要意义。

“态度决定一切”，是判断一个人能否取得成功的名言警句，然而有时候即使有了态度，还需要时运的加持，因为“时运”的背后，往往意味着“时代的脉搏”。

IBM Quantum新近发布的全新127量子比特Eagle处理器，堪称全球量子生态系统发展道路上的又一重要里程碑。这份公告的出炉，也标志着IBM在2020年9月发布的量子技术路线图不仅可行、而且正在如期推进。

Spotify研究团队通过系统性实验发现，传统为搜索或推荐任务单独优化的语义身份证在统一系统中存在严重的性能冲突。他们提出的多任务训练方法能够同时学习查询匹配和用户行为预测，为每个物品生成既适合搜索又适合推荐的统一身份证，在两个任务中都达到良好平衡效果，为构建下一代生成式推荐系统提供了重要技术路径。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室研究团队发布了世界首个具备真正"透视"能力的计算机视觉数据集MOVi-MC-AC，包含近600万个物体实例。该数据集不仅能识别被遮挡物体的轮廓，更能准确显示被遮挡部分的颜色和纹理，同时采用六摄像头多视角拍摄系统。这项技术突破将显著改善自动驾驶、智能机器人和安防系统的性能。

这次在Vision China 2025期间，安森美秀出一系列全新的智能感知方案，从最基础的元器件到参考设计方案，安森美正在构建完整的产业生态。

施耐德电气在武汉举办的三相UPS Galaxy V系列产品评测活动中，施耐德电气关键电源业务数据中心科研中心总监林密、三相UPS产品经理连博、首席技术专家石葆春向我们揭示了如何通过Galaxy V系列产品的“E变换”功能，实现数据中心供电的高可用性和低TCO

复旦大学团队发布BMMR数据集，这是首个大规模跨学科多模态推理评估基准，包含11万个涵盖300个学科的大学水平问题。研究发现即使最先进的AI模型在跨学科推理中表现有限，揭示了当前AI发展的重要盲点。该数据集支持中英双语，配备专门的推理过程评估工具，为AI向通用智能发展提供重要支撑。

2018年6月7日，思杰与IDC合作推出主题为《多云环境下的网络重构》的2018思杰创新峰会网络直播，与您深入探讨跨越下一代基础架构的网络与应用交付策略，包括多云环境下的应用交付和数据中心整合、应用优化与分析。

2023 年 8 月 19 日,由腾讯云 TVP 主办的第八届 Techo TVP 开发者峰会——“数据驱动智能,智能赋能未来”圆满落下帷幕

Soul AI团队发布突破性研究成果TransDiff，首次成功融合自回归变换器与扩散模型，实现图像生成质量与速度的双重突破。该技术在ImageNet数据集上创造FID 1.42新纪录，同时推理速度比传统方法快112倍，并提出多参考自回归全新生成范式。

ParaStudent是加州大学伯克利分校团队开发的创新AI框架，让大语言模型学会像编程初学者一样"犯错"和渐进改进，而非生成完美代码。通过分析68万次真实学生代码提交，该框架能模拟真实的编程学习轨迹，为编程教育提供更贴近学生实际的AI伙伴，重新定义了AI在教育中的角色。

星展银行首席数据与转型官Nimish Panchmatia谈起这家新加坡银行的成功转型时，给出了与其他银行技术专家类似的见解：“我们以客户为中心、永远将客户放在首位的心态，可能才是实现成功的最大因素之一。”