今年9月，戴尔科技集团宣布了为非结构化数据而生的PowerScale率先引入QLC SSD。这一举措不仅为用户进一步降低全闪存储的整体TCO成本打开了空间，也是QLC进入企业级市场的重要信号。

冯轶春、王嘉伟等研究人员开发了DoctorAgent-RL，一种基于强化学习的多智能体协作医疗对话系统，彻底改变了AI医疗咨询模式。与传统单轮问答系统不同，该系统通过医生智能体与患者智能体间的多轮互动，动态优化提问策略，实现主动信息收集。实验表明，DoctorAgent-RL在诊断准确率和临床推理能力上均优于现有模型，展示了在辅助临床咨询中的实际应用价值。

2014年谷歌将Kubernetes作为Borg技术的开源版本发布，其目的是在多个集群和设备上运行数千个作业和应用。从那时起，Kubernetes技术得到了广泛传播。市场研究公司Gartner曾在2020年中预计称，到2024年Kubernetes市场规模将达到9.44亿美元，复合年增长率为34%。

希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。

微软研究院推出的"基于最优奖励基线的在策略强化学习"（OPO）算法解决了大语言模型强化学习中的两大问题：训练不稳定和计算效率低。通过严格遵循在策略训练和引入理论最优奖励基线，OPO无需额外的辅助模型或复杂正则化项，就能实现更稳定的训练。在数学推理基准测试中，OPO不仅表现优异，还保持了更低的策略偏移和更高的输出多样性。这项研究证明，有时最有效的解决方案不是增加复杂性，而是回归基础原则并进行深入的理论思考。

烽火通信云计算研发中心云产品总架构师王昊从自身产品研发和行业积累经验出发，以面向未来发展的视角，在大会上分享了主题为“更灵活，更可靠，更安全：面向边缘与中心融合架构的云基础设施平台设计与实现”的技术演讲。

作为一款学术工具，人工智能究竟是善是恶？

思科刚刚发布了第二季度财报，结果超出预期，但是由于应用和基础设施销售的下滑，导致产品收入受到了重大冲击。该季度思科在股票薪酬等特定成本之前的收益为每股77美分，收入120亿美元，较去年同期下滑4％，略高于华尔街预期的76美分，收入119.8亿美元。

变化速度成为企业面临的最大新兴风险。在Gartner最新发布的“新兴风险监控报告”中，“变革的步伐”已成为2019年第二季度最大的新兴风险。

Nvidia近日推出超现实实时3D图形协作和模拟平台Omniverse的主要版本，该平台将允许企业使用OpenUSD和人工智能构建更好的3D模型和场景。

总部位于伦敦的捷克设计师Martina Spetlova成为第一个将Provenance区块链技术平台全面整合到自己服装品牌的人。

CIO们正在准备教育和培训课程，逐步将生成式AI工具引入工作场所

9月24日，在华为全联接2021大会期间，华为携手电子工业出版社及行业专家、共同举办了业内首部交通行业数字化转型系统性专著《大交通时代：行业数字化转型之道》（以下简称《大交通时代》）新书发布媒体沟通会。

想象一下：当你开车时，你不仅要看到路上的情况，还需要猜测其他司机能看到什么。当你与朋友共同搬运一件大型家具时，你需要理解对方的视角以便协调动作。这种能力在人类中被称为"视觉视角采纳"(Visual Perspective Taking, VPT)，它是我们社交互动和空间导航的基础。

对于大规模数据中心的大量服务器来说，无线网络可能不是一个实用的解决方案。如果无线技术不断进步，这种情况可能会随着时间的推移而发生改变（尽管性能足以满足大多数数据中心需求的无线技术尚未出现）。

新思科技（Synopsys，Nasdaq：SNPS）近日发布了《2023年开源安全和风险分析》报告（2023 OSSRA）。

随着科技的不断进步，我们正处于通用人工智能（AGI）到来的前夕。

阿里达摩院推出VACE系统，这是首个能够统一处理文字转视频、视频编辑、遮罩编辑等12种视频任务的AI模型。通过创新的视频条件单元(VCU)和上下文适配器架构，VACE不仅能单独完成各类视频生成编辑任务，还支持任务组合创造出传统方法无法实现的效果，为视频创作提供了革命性的一站式解决方案。

这项研究揭示了视觉语言模型在解决视觉文字谜题方面的重大局限性。研究团队通过432个手工注释的谜题数据集，评估了从OpenAI到Google等多家公司的AI模型表现。结果显示，即使最先进的模型在抽象推理、横向思维和理解视觉隐喻方面仍然表现不佳，尤其在识别物体缺失和文化参考上存在显著差距。研究还发现，模型对直接视觉输入的依赖程度很高，特别是推理类模型。这些发现对未来开发更具人类化理解能力的AI系统提供了重要指导。

紧跟制造业发展潮流，玉柴加速与大数据、云计算、人工智能等先进技术融合，不断与华为等头部科技企业展开合作，推动产品、运营、研发等各个环节数字化，打造面向未来的智能化发动机