网络安全的保卫者们要随时做好准备，同入侵者在每一台服务器甚至每一个进程里展开“巷战”，并将他们彻底消灭。

几年前，我还是一名IT销售人员，一日出差途中，倍感无聊，点开朋友圈以解闷，结果上来就受到了三位段子手的灵魂暴击。

NVIDIA不断地探索、拓展Omniverse平台的应用，通过Omniverse这个巨大的生态连接平台推动工业数字孪生的发展。

KAIST研究团队开发出"思维草图"方法，让大型语言模型像人类专家一样进行简洁高效的推理。该方法通过三种认知启发的推理方式和智能路由系统，在15个数据集上实现平均73%的输出减少，同时保持甚至提升推理准确性，为AI应用的效率优化提供了重要突破。

IGBT领域，国产芯片技术水平已经逐渐赶上海外巨头步伐，2023年国产化率超过30%；SiC领域，当前90%市场份额仍被英飞凌、安森美、意法半导体等国外厂商主导，但本土企业产能建设和可靠性调试正在进行，也有在未来实现大规模国产替代的希望。

为了对阿里云神龙服务器实际性能进行更深入地了解。下面我们就从基础性能、应用性能、大数据性能以及行业应用场景四个方面对阿里云神龙服务器与和它技术发展路线相近的AWS Nitro服务器进行一下测试。看看由千变万化的神龙，是否依然具备着裸金属的性能实力。

几个月之前，曾有一篇题为《数字化反乌托邦：算法对穷人的惩罚》的文章，概述了技术成果对于极弱势群体产生负面影响的强大能力。而这不禁令我想到，技术创新在房地产行业是否也在扮演着同样的角色？

谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则，顶住压力加倍投入，最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响，通过递归自我改进极大降低创意实现门槛，这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。

2018年11月21日，NVIDIA在苏州举办了GTC China大会。大会上，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在两个多小时的主题演讲中为我们分享了NVIDIA对于AI时代的思考以及众多新产品、新技术和新服务。

这项研究构建了首个针对智能搜索系统的大规模现实评测平台Mind2Web 2，包含130个复杂任务和创新的"AI判官"自动评估系统。通过对九个前沿系统的全面测试，发现最佳系统已达到人类表现的50-70%，但在信息幻觉和实时任务处理方面仍有不足，为智能搜索的未来发展提供了重要指导。

「裁员早已成为定局，Meta所有员工都在等待11月9日早上的通知。裁员潮席卷着整个海外科技圈，科技巨头们的动作表明，2022年的这个冬天不太好过。今天推荐 深燃（ ID : shenrancaijing) 的一篇文章，美国硅谷裁员潮。」

5月17日，“2023中国物联网产业领航者峰会·上海站暨2022‘物联之星’中国物联网产业年度榜单颁奖典礼”在上海世博展览馆会场1成功举办。

用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2022 年的 Hot Chips 大会上展示了使用 NVswitch 架构连接 32 个节点（或 256 个 GPU）的拓扑结构。由于 NVLink 是专门设计为连接 GPU 的高速点对点链路，所以它具有比传统网络更高的性能和更低的开销。

这项由浙江大学与阿里巴巴通义实验室联合开展的研究，通过创新的半在线强化学习方法，显著提升了AI界面助手在多步骤任务中的表现。UI-S1-7B模型在多个基准测试中创造了7B参数规模的新纪录，为GUI自动化代理的发展开辟了新的技术路径。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。

最大的难题在于如何在当今世界同时完成上述目标，也就是在从根本上转变我们工作方式的同时，还要改变我们与客户进行互动的方式。我们将其称为构建智能化企业的过程。

特拉维夫大学等机构联合发布TokenTrim技术，通过智能记忆管理解决AI长视频生成中的时间漂移问题。该技术能实时识别并清除视频生成过程中的"坏记忆"，防止错误累积，显著提升长视频质量。测试显示质量评分提升4-6个百分点，计算开销仅增加8%，且无需重训模型即可应用于现有算法。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

2023年全球科技行业最火的莫过于生成式AI,即Artificial Intelligence Generated Content。

这项研究由加州大学伯克利分校团队完成，通过创建"Search Arena"平台收集了24,000多次用户与搜索增强型大语言模型的真实交互数据。研究发现用户提问远不止简单事实查询，他们更看重引用丰富的回答，即使引用与内容无直接关联。有趣的是，用户更偏爱社区平台引用，而非维基百科。研究还表明搜索能力不会影响AI在普通场景中的表现，但在需要实时信息时至关重要。这些发现为改进下一代AI助手提供了重要指导。