高校对于商用电脑的使用，一向是基于稳定为原则的。因为学生对于电脑的使用是频繁和近乎肆意的操作。频繁的软件更迭对电脑的性能有着多方位的考量。

Gartner发布未来十年推动技术创新的五大新兴趋势：数字自我、编组架构、构成化AI、算法信任、超越硅的芯片材料。

一位开发者在使用 Cursor AI 进行赛车游戏项目时遇到意外情况:AI 助手突然拒绝继续生成代码,反而给出了一些职业建议。这一事件引发了对 AI 编程助手角色和职责的讨论,也反映出 AI 模型可能存在的不可预测性。事件还引发了人们对 AI 模型训练数据来源的思考。

斯坦福大学研究团队提出Cartridges技术，通过"自学"训练方法将长文档知识压缩成小型数据包，使AI处理长文档时内存消耗降低38.6倍，运行速度提升26.4倍，同时保持回答质量。该方法采用预处理思路，让AI提前学习文档内容并生成可复用的知识模块，在医疗、法律、教育等领域具有广阔应用前景。

LUNGUAGE是由KAIST、微软和多家医疗机构联合开发的胸片X光报告结构化评估框架，解决了现有评估方法忽视时间连贯性和细节准确性的问题。该框架包含1,473份专家标注的胸片报告和80份纵向序列标注，通过两阶段结构化流程将自由文本转化为结构化表示，并提出LUNGUAGESCORE评分系统同时评估语义、时间和结构维度的准确性。实验证明该框架可有效评估各类报告生成模型，为放射学AI带来突破性进展。

“苟日新，日日新，又日新”商汤王励精图治将此言刻在自己的澡盆上提醒自己清洁身体也要警醒思想。一千两百年后被儒家经典《礼记·大学》收录其中，强调人们要及时反省、不断革新。2023年4月10日，商汤科技发布了自研的大模型，命名为“日日新”。

随着AI策略成熟，CIO开始重新考虑对公有云的依赖，私有云和本地环境重新受到关注。调查显示，67%的企业领导计划在未来12个月内将部分AI数据迁移至非云环境。主要原因包括成本可预测性、数据隐私保护、安全问题和云集成挑战。对于持续的AI工作负载，购买自有GPU比租用公有云更经济。私有云支出增长更快，预计2025年将有54%的组织在私有云上投入超过1000万美元。

去年转手绢，今年机器人开始舞狮了。

去年转手绢，今年机器人开始舞狮了。

近日，北京市经济和信息化局公示了2021年度第二批拟认定北京市专精特新“小巨人”企业名单。

与此前的平面NAND相比，3D NAND技术的运用将使得错误检查代码更易于实现，这也进一步确定了容量提升的四级单元技术的可行性。

随着新一波大型语言模型的出现，AI 竞争日益激烈。OpenAI、Anthropic 等公司推出的新模型不仅重塑了我们的工作和交流方式，还影响着全球权力格局。在这场竞争中，一个新问题浮现：AI 模型能否同时变得更智能、更快速、更经济？未来的 AI 可能不再依赖海量数据，而是通过创新机器学习方法来提高数据效率，实现更智能、更高效的发展。

机架规模计算以服务器机架而非单台服务器作为数据中心基础设施的主要单元。该概念早在十多年前就已出现，但在AI时代重新受到关注。相比传统服务器中心方法，机架规模计算能更好地满足大规模工作负载需求，构建更具弹性的基础设施，并优化硬件配置。特别是1MW机架能够提供传统方法无法匹配的集成性能，为AI工作负载提供充足资源和优化处理。

根据福布斯技术委员会11位专家的看法，在未来十年里，人工智能将成为人类的大福星，不会有大的祸害。

Al创新驱动中国船舶智能运维新变革

今年最大的黑天鹅事件新型冠状病毒肺炎COVID-19的全球大流行，持续影响全球的商业经济环境。远程办公、线上工作成为新常态。在这情况下，企业基础架构的弹性能力是能够快速应对不确定性的重要支撑。

这篇研究论文揭示了人工智能效率研究的重要转变：从以模型参数为中心的压缩技术转向以数据为中心的Token压缩方法。随着模型参数增长放缓而上下文长度呈指数级增长，自注意力机制的二次方计算复杂度已成为主要瓶颈。上海交通大学EPIC实验室研究团队系统分析了Token压缩的工作原理、优势及面临的挑战，提出了数据-模型协同压缩等未来研究方向，为下一代高效AI系统开发提供了新思路。

为推动大模型产业向更高的可信标准迈进，中国信通院自2022年启动大模型技术研究和评估以来，根据产业发展不断优化迭代，已形成一套覆盖范围全、评测指标精、需求映射准的大模型评测体系。

AI发展重心正从逻辑推理转向情感智能。开源组织LAION发布EmoNet工具套件，专注于语音和面部情感识别。研究显示主流AI模型在情感智能测试中已超越人类表现。这一转变旨在让AI助手更好理解和处理人类情感，但也带来操控风险。专家认为情感智能既是挑战也是解决方案，关键在于训练过程中的平衡把控。

随着人工智能在各行各业的快速普及,70%的工作技能将包含AI元素。本文介绍了AI招聘公司Raya Advisory的CEO Yasi Baiani对未来就业趋势的预测,以及她给求职者的5条实用建议,包括优化LinkedIn档案、有针对性地求职、积极社交networking等,帮助求职者在AI时代脱颖而出。