12月20日,在2018“逆生长”亿邦未来零售大会—智能零售年会上,金蝶管易云联合创始人蒋欢发表主题演讲,并指出,从新零售到产业互联网,这是由消费升级所必然带来的产业升级。

这项由谷歌深度思维团队领导的研究首次在大规模数据集和语言模型上测试了强力成员推理攻击，通过训练超过4000个不同规模的GPT-2模型，发现了三个关键结论：强成员推理攻击确实能在大型语言模型上成功，但在实际条件下效果有限（AUC<0.7）；攻击成功与隐私风险的关系比预期更复杂，例如成员推理成功与数据提取成功之间几乎没有相关性。这项研究为理解大型语言模型的隐私风险建立了重要基准。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。

一台合格服务器出厂只有“压力测试”就足够了吗？就此，宁畅信息产业（北京）有限公司的测试工程师，就给出了详细解答。

NVIDIA于SIGGRAPH上宣布扩展两类面向推理任务的模型体系

当前企业构建知识库最大的挑战已经不是技术，而是明确需求，企业或者个人在开始搭建AI知识库之前，要先明确搭建AI知识库的目的是什么？

这项由格拉斯哥大学等顶尖高校联合开展的突破性研究，首次系统性提出了"自进化AI智能体"概念框架，将AI发展划分为四个阶段并提出三定律指导原则。研究详细阐述了从单智能体到多智能体系统的优化方法，涵盖思维能力、记忆管理、工具使用等多个维度，并分析了生物医学、编程、金融法律等专业领域的定制化应用，为构建能够持续学习和自我改进的下一代AI系统提供了理论基础和实践指导。

随着企业将更多工作负载转移到云端，超大规模云服务商未能充分帮助CIO和科技采购者提高计算服务碳足迹的透明度。分析师指出，亚马逊网络服务(AWS)在这方面表现最差,微软和谷歌也未能幸免。数据中心的实际排放量可能远高于目前的估计,这主要归因于云服务商使用的排放核算方法存在问题。

从真正意义上实现网点客户服务的全触达

日前,山东大学郭亮团队依托曙光计算服务平台的异构智能计算服务,正式实现了对威海校区全部教学区域的高精度三维重建。

甲骨文联合创始人兼CTO埃里森在财报电话会议上表示，企业AI的未来将从使用大规模数据集训练大语言模型转向AI推理应用，即战略性部署预训练模型以实时创造商业价值。公司第一财季总收入149亿美元，同比增长12%。剩余履约义务达4550亿美元，同比增长359%。埃里森预测AI推理将用于自动化工厂运营、生物分子模拟、实验室自动化和金融交易等领域。

在第十届中国云计算大会上，袁谊生表示，工业互联网是边缘解决方案加上云上的服务能力。利用工业互联网助力数字化转型，需要具备三大核心能力。

自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。

目前AI的发展还处于早期阶段，青云坚信算力不仅是无限的，也是跨领域的。青云将持续与合作伙伴形成合力，为人工智能发展添砖加瓦。

本文讨论了 AI 训练和推理中文件存储与对象存储的应用。VDURA CEO Ken Claffey 认为两者都有其作用，不应简单地选择其一。VDURA 提供了一种混合解决方案，结合了对象存储的可扩展性和文件系统的高性能，以满足 AI 工作负载的多样需求。文章强调了在 AI 基础设施中平衡不同存储技术的重要性。

北京大学研究团队创建了首个能够同时测试人类、仿人机器人和传统机器人工具使用能力的对比平台ManiSkill-HAB。通过六个日常工具使用任务的测试，研究发现机器人在学习效率和适应性方面仍远落后于人类。该研究开发的基于观察学习的新方法显著提高了机器人的学习效率，为未来智能机器人发展提供了重要基准和方向。

华为云DevCloud凭借领先的产品能力、卓越的本地化服务能力、完善的生态体系以及前瞻的战略规划进入了领导者（Leaders）象限，在市场表现与现有能力两大维度均排名第一，全面领跑DevOps云服务市场。

BEVCALIB是一种利用鸟瞰图表示实现激光雷达与相机校准的创新方法，由南加州大学和加州大学河滨分校的研究团队开发。该方法将不同传感器数据转换到共享的BEV空间，并通过几何引导的特征选择实现高精度校准。在KITTI和NuScenes等数据集上，BEVCALIB比现有最佳方法平均提高了47-82%的性能，为自动驾驶和机器人系统提供了可靠的传感器融合基础。

普度大学研究团队提出MaPPO方法，通过引入先验知识改进AI偏好训练，解决传统方法中的"挤压效应"问题。该方法能根据回答质量差距动态调整训练强度，在多个基准测试中实现显著性能提升，且无需额外参数调整，可作为插件与现有方法无缝集成，为AI系统提供更好的偏好对齐能力。

Check Point Research 指出，Emotet 再次成为最猖獗的恶意软件，而 Trickbot 则从第二位跌至第六位。Apache Log4j 不再是最常被利用的漏洞，但教育/研究行业仍然是首要攻击目标。