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%。

Gartner近日发布2025年及未来，中国企业实现人工智能（AI）价值的重要预测。未来两到五年内，中国将发生一系列主流变革，有力推动AI在中国的普及。这些变革包括AI模型、AI工程化、AI数据管理和AI 产品化等领域取得的进展。

Alita是一种新型通用AI代理系统，采用极简设计理念，以"最小预定义，最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita，只配备一个核心能力和少量通用模块，能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示，Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率，超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统，证明简约设计可带来卓越性能。

10月12日，昇腾AI创新大赛 2023江苏赛区区域决赛圆满落幕。

3月28日下午，华为召开发布会发布了2021年年度经营财报。华为公司副董事长、CFO孟晚舟介绍说，华为云2021年同比增长超过30%，在全球IaaS市场排名第五。

大家都知道现在消费者的要求越来越高。与过去不同，时下商业方面不缺信息或选择。今天的消费者认为在线购物是理所当然的事，他们要求便利、个性化和上乘的体验。

zip2zip是一项创新技术，通过引入动态自适应词汇表，让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组，显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法，基于LZW压缩算法，允许模型即时创建和使用"超级tokens"，将输入和输出序列长度减少20-60%，大幅提升推理速度。实验表明，现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架，在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间，特别适用于专业领域和多语言场景。

为了保持竞争力，银行和金融市场必须对劳动密集型业务实现自动化，以腾出宝贵的人力和技术资源，同时对新技术进行大量投资。

Akamai大中华区企业事业部高级售前技术经理马俊告诉记者，对于客户来讲，基于零信任安全模型的应用访问方式能够实现快速交付落地；在保证用户体验的同时，保证安全；整体降低用户的运营成本、简化管理，并且提供更多的可见性。

2018年初开始的AI转型却大有星火燎原之势。相对于市场的冷清，券商们在科技人才的投入上确实算大手笔，除了部分业务人员的裁剪，大多数券商都在拼命招徕科技人才。不过，一直到2018年末，券商们的AI焦虑也还没有缓和过来。