具身智能由专家建模求解转为数据驱动学习训练，由模块解耦分离转向感控一体端到端。

谢晓清表示，英特尔一直致力于推动Android应用如何能够在x86上面无缝运行起来，包括兼容性以及用户体验、性能方面。这里面涉及两个关键技术——英特尔Celadon和英特尔Bridge Technology。

《Afterburner: Reinforcement Learning Facilitates Self-Improving Code Efficiency Optimization》这篇论文提出了一种创新的代码效率优化框架，通过强化学习技术让大语言模型能够自我改进生成代码的计算效率。研究表明，基于强化学习的方法（GRPO）能够持续优化代码性能，而传统的监督学习方法（SFT和DPO）则很快达到效率提升瓶颈。这一发现为解决大语言模型生成代码效率低下的普遍问题提供了有效途径，同时揭示了强化学习在教导AI自我完善方面的强大潜力。

当数据已然渗透到当今每一个行业和业务职能领域，企业必须对数据有掌控力，能够对实时事件和洞察作出反应，从技术的角度来看，这是数字化转型所要实现的目标。因此，一个集事务处理与分析的数据平台成为加速数字化转型的关键。

7月16日下午，“信息化百人会第八届信息战略论坛”在京拉开帷幕。本届论坛以“算力时代，“东”风正起——东数西算的战略抉择与产业创新”为主题

过去几十年，摩尔定律推动了计算性能的巨大进步，但AI革命需要远超互联网时代的能力提升。生成式AI的需求正在逆转传统趋势，推动从通用硬件向专用计算单元转变，包括ASIC、GPU和TPU等。这要求重新设计整个技术栈：采用专用互连网络突破通信瓶颈、使用高带宽内存解决内存墙问题、构建超高密度系统支持大规模同步计算。同时需要新的容错策略、可持续的功耗管理和内置的安全隐私保护，以及快速部署能力来跟上硬件创新节奏。

企业会将各种IT和业务功能外包给服务提供商，这就包括一些非常具有战略意义的功能。而数据分析也越来越多地成为技术领域更具竞争优势的领域之一。

本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸，了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。

在企业能够利用大数据的优势之前，数据科学家和开发人员必须准备和组织好数据，并开发底层的机器学习算法和预测模型，以支持分析师和IT从业者使用的商业智能应用。

混合云企业数据保护和网络弹性解决方案领先提供商Commvault今日宣布，Commvault与网络安全、人工智能以及云领域的先驱企业达成合作，将其现代网络弹性技术和合作伙伴的先进安全和数据智能相结合，助力企业应对网络威胁。

7月5日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议—“盘古大模型重塑千行万业”分论坛于上海世博中心举办。

剑桥咨询CEO蒙蒂·巴洛在采访中分享了如何识别具有潜力的技术领域。他表示，当听到看似不可能或令人惊讶的技术时会特别关注，如深度学习AI、量子计算等。该公司作为"深度科技强国"，专注于生物工程、人工智能、量子计算等领域，拥有740名员工，年均为客户创造5000多项专利。巴洛强调跨学科合作的重要性，预测未来计算机系统的应用需求将大幅增长。

毕竟，这在Tumblr上是有效的。

　据IDC的预测，到2024年，全球将创建、复制和消费143ZB的数据，其中中国创建的数据为36ZB，占25%。如此庞大的数据有多少被存储下来了呢?西部数据认为只有不到1.5%的数据被存储下来了。

想象一下，如果英特尔的服务器收入份额在40%到50%，AMD大约是40%，Arm在10%到20%。你不需要耗费多少脑力或者运用多少GPU就能想象得到，不是吗？

任何组织在开启自己的AI探索之旅前，首先需要明确一点：数据标记是监督机器学习系统中成本最高、最为耗时的部分之一。无论选择外包标记还是内部标记，组织都需要选择一套TDP进行工作管理。

5月20日,以“新时代 智传播”为主题,由中央广播电视总台、江苏省人民政府主办的2021中国国际智能传播论坛,在江苏无锡拉开大幕。华为公司战略部总裁张文林出席主论坛,并发表了《数字技术驱动影视产业升级》的主题演讲 。

数字时代，市场竞争加剧，业务需求日新月异，敏态 IT 建设被越来越多的企业纳入重点发展规划，以容器、Kubernetes 为核心的云原生是目前敏态 IT 中最热门的技术架构。

如今的医生们仍背负着很多沉重且劣质的技术债务，这些技术不仅没有积极作用、甚至不能算是有价值的资产。我们绝不能让这样的情况重演，特别是不能在AI时代下重演。为此，美国医学会于2023年11月发布了一套AI开发、部署与使用原则，旨在回应我们从医生和公众那里收集到的担忧和疑虑。

Cohere实验室提出了"Treasure Hunt"训练方法，通过在训练阶段为大语言模型添加90个详细标记（涵盖质量、长度、语言、任务类型等），创建了一套智能导航系统。该方法特别针对模型在低频"长尾任务"上的表现不佳问题，通过标记丢弃策略让模型学会自主推断。实验显示整体性能提升5.7%，长尾任务提升9.1%，代码修复任务提升14.1%，同时将长度控制违规率从36.58%降至1.25%。