当前，随着数字化进程的不断加快，产业重心从消费互联网向企业级市场快速递进，对于企业级市场的用户而言，通过云平台来提升IT管理水平，加强信息化建设，从而更好地适应数字时代业务需求，成为企业关注的重点之一。

对企业而言，谋求高质量发展，保持和提升市场竞争力，数字化转型升级，既是战略性选择，更是企业精细化运营的必经之路。

面对不同工作环境下的个性化需求，戴尔Latitude能够迅速适应，帮助用户冲破重重难关，快速进入工作状态。

中台的概念就如这句诗所描述得一样一瞬间在IT圈里火了起来，好像不讨论中台就任何解决方案就黯然失色了。

11月19日，小米2019开发者大会在北京召开。本次大会小米首次披露了MIX Alpha环绕屏的技术细节，同时亮相的还有一大批核心技术，包括影像技术、深度学习框架MACE、自然语言处理MiNLP、小爱同学3.0等等。

用户的容灾需求是多样化的，浪潮云海以丰富产品能力满足不同客户的不同需求。目前浪潮云海容灾的方案可有效覆盖同城容灾、异地容灾、同城双活、两地三中心场景、异地多活等场景，支持基于超融合的小规模容灾以及超大规模的云容灾。

5G的广连接、低时延、高性能让工业互联网人机协同、机器与机器之间的数据交互成为可能，成为新型生产力，在释放生产潜力的同时，推动全球产业和业务模式重构。

想象一下，有一座能容纳数百万册图书的巨大图书馆。当你需要查找特定信息时，必须浏览所有书籍才能找到所需内容。这正是现代AI大模型（如ChatGPT）处理长文本时面临的窘境。

英特尔首次提出数据时代“智能X效应”的思想，前瞻性地解读前所未有的智能化机遇，旨在凝聚产业共识，推动智能科技的创新与应用，释放数据价值、创造智能增值，携手推进经济和社会的智能变革。

Voxeleron选择戴尔AI数据科学工作站，为其提供完全集成的AI硬件和软件解决方案，为数据科学家提供划时代的强大数据科学平台，保证全球客户期望的卓越性能和可靠性。

这篇文章介绍了北京人工智能研究院开发的OmniGen2模型，一个能够同时处理文字转图像、图像编辑和情境生成的全能AI系统。该模型采用双轨制架构，分别处理文本和图像任务，并具备独特的自我反思机制，能够自动检查和改进生成结果。研究团队还开发了专门的数据构建流程和OmniContext评测基准，展现了开源模型的强大潜力。

2018年曾被寄予厚望，被称作是“人工智能元年”。

谷歌在AI基础设施峰会上披露了其AI推理的惊人规模增长。从2024年4月的9.7万亿tokens/月激增至2025年8月的约1460万亿tokens/月，增长49.5倍。公司推出全新Ironwood TPU v7p系统，性能比前代提升5倍，内存容量增加6倍，单集群可容纳9216个TPU。谷歌还展示了液冷技术和推理优化工具，可将推理延迟降低96%，吞吐量提升40%，成本降低30%。

高通公司中国区董事长孟樸应邀参加论坛，并作《数字技术赋能 开启服务贸易新空间》主题演讲。

近期，浪潮集团副总裁彭震接受了媒体采访，详细解读了浪潮JDM模式诞生的历史机遇和打磨历程，分享了浪潮转型的心得。

文章详细介绍了Character.AI这款主要面向娱乐、角色扮演和互动叙事的AI聊天工具的原理、用户群体、特色功能以及面临的法律与伦理争议，同时揭示了其新推出的视频和游戏互动体验。

8月31日，2022年中国国际服务贸易交易会在北京盛大开幕。

量子计算带来突破性可能的同时也伴随重大风险。IBM、谷歌、微软等科技巨头已推出商用量子云服务，专家预测2025-2035年全球量子计算市场将为世界经济增加超过1万亿美元。然而量子计算面临严重网络安全挑战，特别是"现在收集，稍后解密"攻击策略威胁长期有价值数据。尽管NIST已发布后量子密码学标准，但实施过程仍面临技术专业知识短缺、性能影响等挑战，组织需立即开始准备应对量子威胁。

NVIDIA研究团队提出了持久强化学习(ProRL)方法，通过超过2000步的长期训练显著提升了语言模型的推理能力。他们的Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B模型在数学、编程和逻辑推理等任务上大幅超越了基础模型，证明强化学习不仅能提高模型利用已有知识的效率，还能帮助模型学习全新的解题策略。研究发现，在基础模型表现最差的任务上，ProRL带来的提升最为显著，挑战了学术界关于强化学习局限性的普遍认知。

字节跳动团队开发的ThinkDial系统首次实现了开源的AI可控推理技术，让用户能像调节灯光一样控制AI思考深度。系统提供高、中、低三种模式，在减少50-75%计算量的同时，性能损失控制在10-15%内。通过创新的端到端训练方法和泄露惩罚机制，ThinkDial打破了技术垄断，实验表现与OpenAI专有模型相当，为AI技术民主化奠定基础。