戴尔科技尔第五代存储PowerStore是基于最新技术进行全新升级的产品，是数十年存储开发专业知识的结晶，专为数据时代而设计，拥有极高的适应性以及全新的智能架构。

联想与紫金云金昌大数据中心和客户技术专家进行了深度访谈调研。结合项目的需求特点，为客户设计了以联想xCloud产品为核心的整体云平台方案

大模型训练，推理等AI应用极速爆发，数字基础设施将呈现新的布局。如何在保证可靠性的基础上，大幅降低能源消耗并提升运营效率？逐渐成为数据中心行业的焦点问题。

苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

2020年12月18日，在为期三周的亚马逊re:Invent全球大会即将闭幕之际，亚马逊全球副总裁、首席技术官Werner Vogels博士发表压轴演讲，分享了他对2021年的科技趋势的预测。

今天，企业及IT从业者们对数据库的期望比以往任何时候都高，我们希望数据库必须以极高的效率运作的同时，还要向人工智能（AI）等创新应用敞开大门。

2019冠狀病毒病(COVID-19) 突然出现在我们所有的社区里，也迫使当地政府和城市首席信息官（CIO）以有意义的方式做出响应。

美团团队开发的TreeCUA系统通过创新的树状探索方法，让AI能像人类一样操作软件界面。该系统采用多智能体协作框架，实现了完全自动化的GUI轨迹合成，在OSWorld基准测试中达到34.6%的成功率，显著超越现有开源方案，为构建通用计算机使用代理奠定了重要基础。

随着国内外信息化产业快速发展，数字化应用已经深入到人们生活的方方面面，软件研发的规模与复杂度也随之迅速扩大。

Hewlett Packard Enterprise公司 (NYSE: HPE) 旗下Aruba与Microsoft日前联合宣布，双方推出两种全新解决方案，旨在通过在Aruba ESP（边缘服务平台）与Microsoft Azure之间实现更深入的集成，帮助企业加快其从边缘到云端的数字化转型。

近日，IBM公司在“2018 IBM金融创新者大会”上正式对外发布了银行业和金融市场《2017全球最高管理层调研报告——传统企业的逆袭》行业调研报告以及《锐意创新，驭浪前行——传统银行拉开逆袭大幕》专家洞察报告。

很多人都难想象，抖音从冷启动到春节期间增长3000万DAU，超越了西瓜和火山成为头条军团的新旗舰，一条视频点赞动辄百万，已成移动互联网新的流量洼地。不过，一年前以“记录世界，记录你”为标签的短视频巨手——快手，也并不甘示弱。

2021 年最后一个月，全球互联网爆发史诗级高危漏洞：Log4J 漏洞，致使互联网每小时遭到数百万次攻击，让 2021 年成为网络安全史上破纪录的一年。企业网络每周遭受的总攻击数量较 2020 年增长了 50%，教育与研究行业再次成为“重灾区”。

美擎仿真一体化软件平台是中国工业软件自主化发展进程的里程碑，证明中国人有条件、有意愿、也有能力打造属于自己的高端工业仿真软件。

NVIDIA研究团队提出了持久强化学习(ProRL)方法，通过超过2000步的长期训练显著提升了语言模型的推理能力。他们的Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B模型在数学、编程和逻辑推理等任务上大幅超越了基础模型，证明强化学习不仅能提高模型利用已有知识的效率，还能帮助模型学习全新的解题策略。研究发现，在基础模型表现最差的任务上，ProRL带来的提升最为显著，挑战了学术界关于强化学习局限性的普遍认知。

谷歌DeepMind发布的生物声学基础模型Perch 2.0虽然主要基于鸟类和陆地动物声音训练，但在海洋声学任务中表现出色。该模型能够有效分类鲸鱼发声，在区分不同须鲸物种和虎鲸亚群方面展现优异性能。研究显示，通过迁移学习，Perch 2.0在多个海洋数据集评估中consistently排名前列，为海洋生态系统研究提供了高效的声学分析工具。

针对科学计算、基因工程、气象电力、生物医药、工程制造等高算力场景， 近期，UCloud推出了全新升级的高性能计算集群，并新增独占集群管理功能，为高算力业务场景下的客户提供便捷高效的集群管理服务。

“鑫智奖第五届金融机构数智化转型优秀案例评选”活动由金科创新社主办，得到了广大银行、保险、证券等金融企业的广泛关注和积极参与。

斯坦福安全AI中心研究团队通过让大语言模型玩25款经典文字冒险游戏，测试其长期推理能力。结果显示即使最先进的GPT-5也仅能完成37.8%进度，揭示了当前AI在复杂探索任务中的重大局限性。研究发现AI存在长文本理解衰减、空间推理困难、试错学习能力不足等问题，为AI发展指出了内在智能提升的重要方向。

UC伯克利研究团队开发了Robo2VLM，一个创新框架，利用真实机器人操作数据增强视觉语言模型的空间推理能力。该研究从176K真实机器人轨迹创建了一个包含684,710个问题的大规模VQA数据集，涵盖463个场景和3,396个操作任务。实验表明，这些数据可显著提升模型在空间关系理解、目标推理和物理交互方面的能力，为机器人与AI系统的融合开辟新方向。