“ABC”是指A(AI,人工智能)、B(Big Data,大数据)、C(Cloud,云计算)为代表的产业趋势和技术革命。

爱芯元智在人工智能领域所取得成就的高度肯定。

上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现，发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估，研究揭示了现有评估方法的重大缺陷，并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。

近日，英特尔携手微软为开放计算项目（OCP）提供了可扩展I/O虚拟化（SIOV）架构，使设备和平台制造商能够使用云服务器中的PCIe和Compute Express Link设备的超大规模虚拟化的行业标准规范。

目前，中国零售业的创新程度和增长速度可以与任何西方经济体相媲美。消费者购物偏好发生迅速变化的同时，实体购物与数字购物之间的界限也变得模糊起来。不难看出，中国消费者已经步入了全渠道购买的行列，但随之而来的，是消费者期望值的不断攀升。

上海AI实验室联合多所知名大学推出OS-Genesis项目，创新性地提出"反向任务合成"方法来训练GUI智能体。该方法让AI先自由探索应用界面，观察操作效果，然后反推出训练任务，彻底改变了传统的预定义任务训练模式。实验显示，这种方法在AndroidWorld等复杂测试环境中将智能体成功率从9.82%提升到17.41%，接近翻倍的性能提升证明了探索式学习在GUI智能体训练中的巨大潜力。

根据IDC数据显示，2017上半财年，联想商用PC以59.5%的市场份额连续20年蝉联中国大客户市场第一。其中，笔记本市场份额60.3%，台式机市场份额56.2%，工作站市场份额36.5%，商用平板市场份额14.7%，各产品线都稳居中国大客户市场第一。

作为数字化解决方案的领导者，紫光股份旗下新华三集团以持续强化的创新能力，引领IT服务模式与技术演进，推动IT服务能力全面进化。

那么，到底什么是真正的自主可控?如何能通过自主可控开创中国人自己的科技事业?对此，可以结合当前中国开源领域的发展作一些分析。

自从手机地图有了导航功能之后，人们的日常出行获得了极大的便利。但是，对于“骨灰级”路痴来说，就算有导航，方向感也仅限于“上北下南”的操作。

这项由爱丁堡大学和华为研究团队完成的研究探究了大语言模型在多跳问题答案任务中如何处理上下文排列。研究发现：编码器-解码器模型（如Flan-T5）在未微调时表现优于更大规模的因果解码器模型；改变黄金文档顺序揭示了前向排列（符合推理链）带来最佳性能；为因果解码器模型添加双向注意力机制显著提升性能并增强对文档排序变化的鲁棒性；文档间距离越大性能越差；模型在回答正确时往往对关键文档分配更高注意力权重。这些发现为优化检索增强生成系统提供了重要指导。

微软研究院前不久发布了一篇论文，揭示了一个反常识的现象：当我们和AI进行长时间多轮对话时，它们会变得越来越"糊涂"，给出的答案质量也会明显下降。微软研究院的这项研究，用严谨的科学方法证实了这个现象的存在，这不是个别模型的问题，而是几乎所有大模型的通病。研究团队测试了包括GPT-4、Claude、Gemini在内的15个主流AI模型，发现它们在多轮对话中的表现平均下降了39%。

在节能改造过程中，数据中心运营商很容易陷入一个误区：通过直接更换高能效空调来实现PUE优化。然而，数据中心PUE由CLF(制冷能耗因子)、PLF(供配电能耗因子)、OLF(其他能耗因子)构成。

图形芯片和AI基础设施提供商Nvidia在近日举行的Computex 2023大会上公布了一个参考工作流程，该工作流程使用Nvidia的技术套件来推进工业制造领域的数字化。

慕尼黑工业大学研究团队首次将"grokking"现象成功应用于真实世界的复杂推理任务，通过巧妙的数据增强策略，让仅有1.24亿参数的小型AI模型在多步推理任务上达到95-100%准确率，超越了GPT-4o等大型模型。更令人惊讶的是，即使训练数据中包含错误信息，也能增强而非削弱模型的推理能力。

无论你对宏观经济是否关注，这条消息都不会忽视：2020年中国GDP首次突破100万亿元大关，全年经济增速达2.3%。

多云策略具有诸多优点,但云的多样性也带来了跨云操作管理等难题,多种基于云的应用也让企业的数据管理挑战百出,带来的不仅仅是操作的复杂性,更增加了企业的云成本。

最新研究显示，AI持续增长正重塑数据中心市场，推动新云服务需求激增以补充超大规模基础设施。JLL分析预测，全球新云细分市场在2021-2025年间将以82%的复合年增长率增长。新云是专业云提供商，提供GPU即服务，支持AI训练、机器学习等高密度计算需求。与传统超大规模服务商相比，新云提供更快部署、定制化AI解决方案和更具竞争力的定价。

12月25日,“中国科学院人工智能产学研创新联盟2021年会暨第三期人工智能创新大讲堂”在京举办。

据事件响应与安全团队论坛年度漏洞报告预测，2026年通用漏洞披露数量将超过5万个，上限可能首次达到11.8万个。报告显示，现实情况下7万至10万个漏洞披露完全可能，中位数约为5.9万个。这一增长主要归因于开源软件快速采用和AI工具在漏洞发现中的应用。组织需要扩展安全运维能力，战略性优先处理漏洞响应和补丁管理，重点关注对特定IT环境风险最大的缺陷。