在数据分析行业布局三年后，GrowingIO 正在用产品和服务影响更多的用户，通过打造业内领先的基于用户行为的分析产品和增长整体解决方案，帮助产品经理、运营、增长负责人等落地增长，逐步成为行业的领导者。

挑战与机遇总是并存的，全新的变化为整个互联网行业带来了全新的挑战，借助“新基建”的春风，原本那些陈旧的、不合时宜的IT系统架构已经不再适应如今的全新需求。

本文讨论了构建大型语言模型（LLM）的关键要素：向量、令牌和嵌入。向量是机器理解语言的基础，通过将文本数据转换为高维向量空间中的表示。令牌是文本数据在模型内部的表示形式，可以是单词、子词或字符。嵌入则是融入了语义语境的令牌表征，代表文本的意义和上下文信息。这些组件共同构筑了LLM的技术支柱，赋予模型卓越的语言理解和生成能力。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

这项由哈佛大学、MIT等机构研究人员完成的重要研究揭示了当前AI语言模型的一个隐藏缺陷：跨语言知识转移困难。研究团队通过测试14个主流AI模型在13种语言下的表现，发现AI存在严重的"语言偏心眼"现象，在本土语言下表现出色但跨语言时性能大幅下降。这一发现对多语言AI应用的公平性和可靠性具有重要启示意义。

自2020年以来成立的网络安全初创公司，他们至少都获得了400万美元的外部资金，并且凭借着新一轮融资、合作伙伴计划启动、关键产品增强或更新，从众多初创公司中脱颖而出，其中三家位于以色列，三家位于美国东北部，两家位于美国加州，两家位于德克萨斯州。

对于过去几代产品而言，两年一更新的速度足以保持竞争优势。但根据本月早些时候投资者们看到的演示文稿，英伟达手中除了B100这张王牌，还有将Arm核心与Blackwell架构匹配打造的全新“超级芯片”，外加L40及L40S的迭代产品。

9月14日，青藤云安全2018年战略与新品发布会在京成功举办，并宣布正式推出青藤万相·主机自适应安全平台。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

时至今日，医疗保健行业使用的相当一部分技术仍来自1960年代。尽管生成式AI的诞生有望打开新局面，但医疗企业仍须加倍努力，才有可能在不破坏患者体验的同时把医生和护士从繁琐的文书工作中解放出来。

“在云原生里环境里，所有东西都是动态的，而且数量等都会随着访问压力进行调整，如果仍然采用传统的监控手段就会变得非常困难。”

如今，戴尔中国正在以“2030社会影响力目标”为努力方向，在推动“可持续发展”方面并取得了巨大进步。

面对IT基础架构的演变，个别数据保护厂商只是一味地在现有软件基础上增加若干功能模块，导致数据保护软件本身变得越来越“重”，试问一个负重前行的老人，如何扛得住突如其来的大规模袭击？

本周，《中国人工智能指数报告》在北京正式发布。该报告从学术、产业、开源软件包使用、公众认知及媒体关注等几个维度进行了中美对比，以此度量中国人工智能在近十几年里的发展现状及其影响。

对于传统企业而言，构建现代化IT架构就需要打通过去传统IT模式下每个部门、每个业务的数据孤岛，同时又要足以应对数字时代给业务带来的敏捷性、高并发等挑战。

11 月 20 日，由全球领先的互联网通信云厂商融云主办的 WICC · 广州大会即将召开。

如今的数据中心行业与十年之前颇有不同，这主要是受过去几年间诸多现实因素的影响：AI技术的大规模扩散、摩尔定律有所放缓，以及令人头痛的可持续性问题等。

是什么让这个百年老港焕发“智慧之光”？

这一次，轮到库克炮轰扎克伯格。

2020年4月26日《行业云原生应用报告指南白皮书》正式发布。