每次购物节，不买点东西都感觉自己亏了几个亿似的。那么买什么、怎么买就成了大家最关系的话题。近日，亚马逊中国第五届海外购物节“真黑五”全球狂欢又拉开了帷幕。

航空航天巨头波音公司的IT负责人采取了以人为本的实践方法来了解业务和转型业务，力求激励IT团队成为当今蓬勃发展所必需的终身学习者。

技术领导者们希望利用数据的力量来了解客户的需求和需求方式，这就是为什么整体数据和分析（D&A）市场预计将以惊人的速度增长。

这项研究不仅是科学史上的一个重要里程碑，也预示着一个更加精准、更加个性化的医学时代的到来。

本文探讨了人工智能领域的最新模型进展，特别是o1-pro模型带来的突破。文章解释了新模型如何改变工程师与大语言模型交互的方式，提高了模型处理复杂任务的能力。同时介绍了业内专家对这些进展的看法，以及这些变化对AI技术发展的潜在影响。

KAIST研究团队开发了CLEANMOL框架，解决了大语言模型理解SMILES分子表示法的关键难题。传统模型即使在简单任务如计数分子环数时也表现不佳，因为SMILES编码中结构信息常呈非连续分布。研究通过设计官能团匹配、环计数等确定性任务，大大提升了模型对分子结构的理解。实验表明，预训练后的模型在逆合成等下游任务上表现优异，精确匹配率从45.6%提升至58.1%。这一突破无需昂贵实验数据，为药物开发和材料设计提供了低成本高效的AI支持方案。

“内容引起舒适”，给业务人员的好消息！

eMBB（增强移动宽带）、URLLC（高可靠低时延连接）、mMTC（海量物联），这三个关键字是从专业通信角度给5G定义的三大应用场景。大量的新型技术会应用到5G通信中，今天我们不讨论技术的先进性，只从上述三个维度来畅享一下未来的5G生活。

春分临近,万物生机,国家超算互联网正式迈入早春焕「新」季!沿着路线,看国家超算互联网如何用“新”意满满的玩法,助力您的计算生活。

英特尔认为超越今天的CPU和GPU的下一步就是量子计算。英特尔本周在该领域领先一步交付了一台量子计算系统。

Microsoft 近期发出警告，对于严重过期的 Exchange Server 版本，其 Exchange 应急缓解服务 (EEMS) 可能会停止工作。该服务自 2021 年推出以来，一直在为 Exchange Server 的安全防护发挥重要作用。Microsoft 强调，只有保持系统更新才能确保 EEMS 正常运行，并继续获取新的安全缓解措施。

2018年3月13日微软与世纪互联正式宣布，将进一步深化合作关系，共同为中国客户提供国际品质公有云服务,国外云服务商初入中国有哪些困难？积累了哪些经验？世纪互联蓝云事业部总裁柯文达与微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容就这些问题进行了解答。

最近我们留意到“World of DaaS”节目邀请到了一位重量级嘉宾——安妮·杜克（Annie Duke）。她的履历堪称传奇：前职业扑克冠军，职业生涯中斩获逾400万美元奖金，并将2004年世界扑克系列赛金手链收入囊中。如今，她成功转型为决策策略领域的权威专家，著有《对赌：信息不足时如何做出高明决策》与《放弃：懂得何时放手的力量》等畅销作品。在这期视频中，安妮·杜克与主持人展开深度对话，一步步剖析风投在项目评估过程中常见的认知陷进，并分享了如何运用决策科学的原则来优化投资策略、提升决策质量。

霍尼韦尔公司表示，摩根大通等多家客户已经开始在生产环境中使用其量子计算机。而且根据IBM方面去年建立的基准性能测试，该计算机已经成为目前世界上最强大的量子计算机成果。

Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在内部会议上回应了员工对中国 AI 初创公司 DeepSeek 的担忧。他强调 Google 拥有更高效、性能更强的 AI 模型，对公司战略充满信心。Hassabis 认为 DeepSeek 的成本可能被低估，并可能依赖西方公司的先进模型。

红帽正进一步收缩在桌面Linux上的开发工作。

那什么是雷军眼中的“下一代超级互联网”?那就是5G+AI+IoT。

我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言，了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。

组织和分析数据对于任何希望实现数据驱动决策的企业来说都是一项重要工作。因此，坚实的数据管理策略就成了关键。数据管理包括数据治理、数据运营、数据仓库、数据工程、数据分析、数据科学等等，做好了数据管理就可以为每个行业的企业提供竞争优势。

这项来自普渡大学和微软的研究探索如何让AI助手更好地保护用户隐私。研究团队通过让大型语言模型在回答前先思考"语境完整性"(即在特定场景下什么信息适合分享)，并结合强化学习技术进行训练，成功降低了隐私信息泄露风险高达40%，同时保持了任务完成能力。研究仅使用约700个合成数据样本进行训练，却在真实场景测试中展现出色效果，为构建更隐私友好的AI助手提供了实用方法。