我们希望，可以构建出类似英伟达CUDA的机器人生态。

本文探讨了在不断增长的计算需求与多租户环境下，如何利用集中式管理（包括BMS、PUE监控、冗余设计及自动化监控）确保数据中心各系统（从电力、冷却到网络安全）的高效协同运作，从而实现高可靠性和零停机时间。

IBM和腾讯联合发布的名为《无边界零售》的白皮书带来了最新的洞察与解决方案。

英特尔公司执行副总裁、数据中心事业部总经理孙纳颐（Navin Shenoy）告诉记者，无论是对英特尔来说还是对于整个行业来说，产业变革每隔一段时间就会进入一个转折点，现在就是这样一个激动人心的时间点。

借助Solidigm强大的QLC SSD产品，StorageReview仅用原世界记录1/3的时间完成100万亿位数的圆周率计算

基本上在每年公有云评测之前，写一下评估导语已经成为了惯例了。但是今年的测试目标却要从公有云主机转向容器。为什么会出现这样的转变，下面就从企业应用需求、容器技术优势、未来应用发展前景这三方面来具体分析一下。

近日，华为在欧式建筑风格的苏州研究所，也是华为中国政企业务总部所在地，发布了全新形象口号——“数智世界 一触即达”。这也是其提出携手伙伴深耕“NA、商业和分销”三大市场后的又一新动作。

KAIST研究团队开发出RL-ZVP方法，首次让AI从训练中的"无用数据"学习。传统方法遇到全对或全错答案时会停止学习，但RL-ZVP通过分析词汇重要性给予精确反馈。在数学推理测试中，该方法比现有技术提升高达8.6个准确率点，且训练过程更稳定。这项突破重新定义了AI训练范式，证明了被忽视的训练数据实际蕴含巨大学习潜力。

Gradient公司联合多所知名学府开发的ECHO-2框架通过分布式架构突破了传统AI训练的成本瓶颈。该系统巧妙地将训练过程分解为三个独立车间，让便宜设备承担数据生成任务，昂贵设备专注核心学习，并允许适度的数据延迟来换取更高的资源利用效率。实验证明在保持模型质量的同时成功降低训练成本35%以上，为AI技术普及奠定了重要基础。

伊利诺伊大学团队开发的TaxoAdapt框架革新了学术论文自动分类技术，通过多维度分析和自适应扩展机制，能够动态构建反映学术演进趋势的分类体系。该系统在多项指标上显著优于现有方法，成功捕捉了从BERT时代到指令调优时代的学术转变，为学术文献组织和知识发现提供了智能化解决方案。

杜克大学与Zoom合作研究揭示，即使最先进的AI模型在复杂多步骤任务中成功率也不足60%。研究团队通过LiveMCP-101测试平台的101个真实任务，发现AI智能体存在七种主要失误模式，其中语义错误最为普遍。该研究采用创新的实时对比评估方法，为改进AI系统指明了方向。

上周在美国丹佛举行的SIGGRAPH 2024大会的炉边对话环节中，这家AI计算巨头的首席执行官、创始人就AI的变革力量、他对科技行业应对AI重大挑战的信心、以及他为什么相信Nvidia在可预见的未来仍将占据核心地位发表了几项大胆声明。

伊利诺伊大学团队开发了PhysRig系统，突破传统角色动画技术局限。该系统通过嵌入真实物理原理，将虚拟角色建模为具有弹性材料特性的立体结构，解决了传统线性混合蒙皮技术中的体积变形、不自然弯曲等问题。研究创新性地提出材料原型概念，大幅降低参数学习复杂度，在多项评估中显著优于传统方法，为动画制作、游戏开发和虚拟现实应用提供了更真实的角色动画解决方案。

上海交通大学团队构建了SWE-QA仓库级代码问答基准测试，包含576个高质量问答对，评估AI理解整个代码库而非片段的能力。研究开发了SWE-QA-Agent智能代理系统，通过迭代推理和多工具协作回答复杂代码问题。实验显示Claude 3.7 Sonnet表现最佳，AI在概念性问题上表现良好但在需要深度推理的定位问题上仍有挑战。

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会监事长王飞跃教授在题为《人类还有希望？——三问人工智能》的致辞中，借由“AI三问”，给出了一幅模型时代涵盖产品模式、AI形态、就业结构等方面的未来图景。

日本和亚太地区的经济增长既是云技术投资的成果，也是投资云技术的推动力

11月10日，在2023世界储能大会，宁德市时代新能源科技股份有限公司总工程师许金梅指出，储能做到极致安全，可以用工程视角用统计学方法论量化。

华东师范大学等机构联合开发FineCE方法，首次实现AI系统在文本生成过程中的细粒度实时信心评估。该方法通过蒙特卡罗采样构建训练数据，结合后向信心整合策略，让AI能够准确判断自己答案的可靠性。实验显示在多个基准数据集上显著优于现有方法，为AI安全性和可解释性研究开辟新方向。

戴尔2022年全球数据保护指数通过对来自世界各地组织的1000名IT决策者展开调查，以深入了解参与者对其混合、多云和边缘基础设施表达的数据保护信心。

AI安全公司PromptArmor发现，攻击者可利用恶意提示词诱导AI智能体生成包含敏感数据的URL链接，当消息应用自动获取链接预览时会触发零点击数据泄露。该攻击无需用户交互，一旦AI智能体被诱骗生成含敏感信息的URL，预览系统会自动抓取数据。测试显示Microsoft Teams配合Copilot Studio受影响最大，其他受影响组合包括Discord配合OpenClaw、Slack配合Cursor等。