在钛媒体与ITValue联合推出的《数字价值观察室》首期深度视频访谈栏目中，“安全”及背后支撑安全的体系，这一出行行业近期最为关注的一个问题，成为了讨论的重点。

科来网络技术股份有限公司作为数字化互联智能时代的领先守护者之一，在计算、大数据等创新技术叠加之下，致力于通过提供全流量智能分析解决方案，实现对网络环境的可视化运维。

拿起手机一看，哎呦！久违的陈主任。

10月14日，国家数智财经行业产教融合共同体启动大会在太原举行。

前面两篇文章，已经将Triton的“无状态模型”、“有状态模型”与标准调度器的动态批量处理器与序列批量处理器的使用方式，做了较完整的说明。

亚马逊云科技正在市场上开放第三方服务销售，旨在进一步占据云业务市场。

10月28日在英特尔On技术创新峰会上，英特尔宣布要与开放生态系统合作，确保开发者拥有优化的工具和软件环境，以加速他们的部署，并预计在五年内也就是2027年实现Z级计算。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

现实情况是：当你深入了解时，会惊奇地发现，如今的主机早已今非昔比。而且这种误解和现实的差距，在LinuxONE上体现得最明显。

字节跳动Seed团队推出的Seedance 1.0是一个突破性的AI视频生成模型，能够根据文字描述或静态图片快速生成高质量视频。该系统在权威评测平台上击败了Google Veo 3、OpenAI Sora等竞品，获得双项冠军。其核心创新包括多模态统一架构、空间时间分离设计、强化学习优化和10倍推理加速，能在41.4秒内生成5秒1080p视频，大幅降低了专业视频制作门槛。

10月19日，在2021年云栖大会上，阿里云重磅发布DataWorks全链路数据治理产品体系，基于数据仓库，数据湖、湖仓一体等多种大数据架构，DataWorks帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。

AI Challenger旨在“用AI挑战真实世界的问题”，架设了面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于推动AI在科研与商业领域结合，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。

新IT浪潮已经到来，超融合就是诸多风口之一。对于超融合，业界目前比较普遍的共识是——软件定义的分布式存储层和虚拟化计算是超融合架构的最小集。

作为新玩家，Intel真正进入独立游戏显卡才一年多的时间，起初，从产品到技术，从硬件到软件，还存在这样那样的不足，但相信大家都看得出来，Intel对于游戏显卡是非常认真的！

Meta研究团队推出FACTORY测试系统，这是首个大规模人工验证的AI事实准确性评估基准，包含超过1万个高难度问题。测试结果显示，即使是最先进的AI系统在面对复杂事实性问题时准确率也仅约60%，远低于传统测试中的90%以上表现。该研究揭示了当前AI系统在专业知识覆盖和复杂推理能力方面的不足。

Nvidia 宣布与电力行业研发机构 EPRI 合作，利用 AI 技术解决电网面临的挑战。讽刺的是，这些问题主要源于 AI 本身带来的用电需求激增。Open Power AI 联盟将开源特定领域的 AI 模型，以应对电力行业未来的挑战，包括数据中心用电激增、可再生能源整合等问题。

斯坦福和伯克利研究团队推出VidDiff技术，让AI学会像专业教练一样精准识别动作差异。该技术通过三步走方法解决视频动作比较难题，构建了包含549对视频的大型数据集VidDiffBench。虽然当前AI模型准确率有限，但已展现在健身指导、医学培训、体育分析等领域的应用潜力。研究为AI理解细微动作差异开辟新方向，有望让人人享有智能化的动作指导。

本土EDA需要在差异化、“夹缝”中的需求里，获得成长的空间。

Zebra Technologies从专业打印业务起步,现已扩展到打印、扫描、移动计算等领域,并逐步涉足机器视觉和人工智能等先进技术。公司致力于为企业提供实时洞察,帮助其优化零售、制造和仓储等场景的运营效率。Zebra CEO Bill Burns分享了公司的发展战略、未来愿景,以及新技术如何改变一线工作。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。