如今这个AI不断改变行业的时代，卡夫亨氏正用实际行动证明，即使是最传统的产品也可以从前沿技术成果中受益。卡夫亨氏AI战略的核心，就是Davis提到的“自动驾驶供应链”。这个雄心勃勃的项目旨在建立一条能够实时适应中断的健壮供应链。

“青云科技将自身定位为端到端的云原生服务提供商，而KubeSphere是整个青云科技云原生的基座，包括数据库、存储产品等线都在基于KubeSphere云原生基础架构进行改造和迁移，打造全面的生态，提速企业的云原生进程。”于爽最后说。

区块链支持下的数字生态系统，代表着一套利用数字技术与数据去中心化构建的价值网络。

互联网的寒冬已至，当大龄程序员抓住上岸的稻草，他的生活会如预期的美好吗

全球云通信平台Infobip近日发布了一份新报告，分享了领先分析公司IDC的研究成果。这份电子书名为《利用对话式人工智能实现深入客户互动》（Driving Meaningful Customer Engagement with Conversational AI），强调了由对话式人工智能驱动的统一对话解决方案日益增长的重要性，特别是在亚太地区。

5月22日，以“数智成势 共触未来”为主题的华为数字中国行2024·新疆新质生产力峰会在乌鲁木齐举行。

佐治亚理工学院正引领高等教育机构适应 AI 驱动的未来。学院通过开放 AI 超级计算机、提供跨学科 AI 教育、支持学生开发实际应用等方式，培养具备 AI 技能的全方位人才。这种创新模式不仅提升了学生的就业竞争力，也为产业界输送了能够驾驭 AI 技术的新生力量，推动各行各业的数字化转型。

英国政府研究显示，神经多样性员工从AI聊天机器人中获得的收益远超普通同事。在Microsoft 365 Copilot试点中，神经多样性员工满意度达90%置信水平，推荐度达95%置信水平，均显著高于其他用户。患有ADHD和阅读障碍的员工表示AI工具为他们提供了前所未有的工作支持，特别是在报告撰写方面。研究表明，AI工具正在填补传统无障碍技术未能解决的职场差距，为残障人士提供了隐形的工作辅助。

最近，业界涌现了不少开放式AI用例。

斑马技术进行了一项关于移动技术在急诊医院中的角色的深层次调研，结果显示：通过移动技术，77%的医院表示患者的护理成本下降；76%的医院强调患者护理质量提升；65%的护士报告给药错误减少。

MIT副教授Rafael Gómez-Bombarelli十多年来运用人工智能创造新材料。他认为AI正处于第二个转折点，将语言模型与多模态融合为通用科学智能。他的研究结合物理模拟与机器学习，已开发出电池、催化剂、塑料和OLED等新材料。他还创立了多家公司，最新的Lila Sciences致力于构建生命科学和材料科学的超级智能平台。

5月20日,来自全国600家科技企业的高管在 “鸿蒙生态万象新”原生应用合作交流会上聚集一堂。

斯坦福大学与微软研究院联合开发的通用用户模型（GUM）突破了传统用户模型的局限性，实现了跨应用、跨情境的用户理解。这项研究通过分析用户日常计算机使用行为，构建置信度加权的自然语言命题，精确捕捉用户行为、知识与偏好。研究团队基于GUM开发了Gumbo助手，能主动发现并执行用户潜在需求的任务，如为婚礼找租西装地点或创建搬家计划。实验证明GUM提供高准确度(76.15%)和良好校准的用户理解，为实现计算机真正理解人类需求的愿景铺平了道路。

报告称，南美和中美加勒比地区的深度科技初创企业，即将迎来高达20倍的风险投资增长空间。

备受业界瞩目的国际创客赛事“2020 EdgeX中国挑战赛”（EdgeX Challenge Shanghai 2020）（以下简称“大赛”）在今天正式落幕，并在 “2020上海浦江创新论坛–全球技术转让大会” 主会场上进行了颁奖典礼。

根据个人在 IBM Security 的 Managed Security Services SOC 的一些经验，我提供了以下一些有关全球 SOC 如何按需进行人员配备和组织的见解。

智能体AI系统正在企业环境中广泛部署，以最少的人工监督进行决策和操作，但这种自主性带来了新的风险类别。56%的企业高管将安全列为首要关注点。传统安全框架无法应对机器速度运行的智能体。微软推出AI安全副驾驶，谷歌云强调可追溯性，思科推出AgenticOps策略，将实时可观测性、零信任框架和AI原生运营整合。企业需要建立专用框架，结合安全性、跨域环境和持续监督，而非简单的附加控制。

[中国，北京2019年4月20日]智慧城市产业生态圈(Smart City Industrial Ecosphere，缩写SCIE，以下简称生态圈)筹备会暨第一次联席会议在北京召开。

近年来，机器人流程自动化已经成为智能领域发展的一个重要方向。

这项由苹果公司与索邦大学合作的研究首次为AI模型训练中的数据混合问题提供了科学的数学解决方案。研究团队建立了预测公式，能够通过小规模实验准确预测大规模模型的最优数据配方，在语言、多模态和视觉三种AI模型上验证了方法的有效性。这一突破有望显著降低AI模型开发成本，将训练过程从经验艺术转变为科学工程，对整个AI行业具有重要影响。