在民营企业里，员工普遍缺乏对企业的认同感。很多员工离开公司后，不但不会感恩，甚至还会对前任雇主产生发自内心的憎恨。今日推荐 职场旋风 一篇文章，论民企的“人肉电池”和外企的“职业培养”。

非结构化数据管理专家Komprise通过使用和丰富文件及对象的元数据来实现数据管理。该公司认为向量嵌入与元数据互补但不同，元数据提供文件的有价值信息而非仅仅内容表示。Komprise可自动分析文件内容生成语义标签，通过全局文件索引提取系统元数据和扩展元数据。该平台支持策略驱动的工作流程，帮助客户将AI存储和计算成本削减85%以上，同时提供敏感数据检测、数据血缘追踪和合规性保障功能。

Google Assistant 正在向 Gemini 演进，带来强大的 AI 新功能，但同时也将停用一些用户喜爱的功能。如果你正在使用 Google Assistant 设置定时器、播放音乐或控制智能家居设备，那么你需要为一些重大变化做好准备，因为 Google 正在用更强大的 AI 驱动的 Gemini 聊天机器人取代已有九年历史的 Assistant。

前面已经介绍过关于 DeepStream 各种输入源的使用方式，而且 Jetson Nano 2GB 上开启 4 路输入（两个摄像头+两个视频文件），都能得到 25FPS 以上的实时性能，但毕竟“单一检测器（detector）”检测出来的物件是离散型的内容。

文章深入探讨了 AI 技术的快速发展趋势及其未来影响。作者通过分析量级增长 (OOM)、AI 能力跃升以及模型的情境意识等方面，论证了 AI 即将迎来重大突破。特别强调了到 2027 年 AI 可能具备 AI 研究员/工程师的工作能力，以及 AI 系统在获得持久记忆和更广泛上下文后将产生质的飞跃。

无论你的新年愿望是什么，目前有几百种应用都能帮到忙。

Veritas研究表明，由于计划外的数据备份和恢复，中国企业的云预算平均超出了38%

市场研究公司Wikibon分析师Dave Vellante最近谈及了他对当今存储市场状况的看法，以及对未来几个月可能发生的情况的一些预测。

多模态AI使系统能够处理文本、图像、音频和视频等多种格式信息，更接近人类感知方式。它能统一孤立的数据源，在医疗、物流、零售等领域实现更精准诊断和个性化体验。然而，多模态AI面临数据整合复杂性、偏见放大、安全隐私等挑战。不同数据类型结合可能产生不可预测的偏见效应，同时对数据安全和隐私保护提出更高要求。企业需要在技术能力与责任治理之间找到平衡。

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。

阿里云本次入选的论文题为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》，由阿里云研究员张献涛带领的神龙技术团队撰写，详细解读了神龙架构的技术优势：超越传统物理机100%的算能、分钟级交付能力、安全物理隔离和云平台全系打通等。

2021年人工智能将带来一场变革，加速各种药物的研发，改变远程办公模式，通过边缘计算让我们周围的设备真正智能化。在迎来这些趋势之前，我们必须首先看看2020年企业发生的三个关键变化，这将为明年各种发展趋势奠定基础。

从“元宇宙”英文称谓上即可窥得一二。Metaverse。Meta(超越)+ Verse(宇宙)，意为超越现实的虚拟宇宙。

AI仍然无法把握人类常识中的繁复细节。

近日，梅赛德斯奔驰集团首席信息官Katrin Lehmann接受媒体采访，讨论了这家汽车制造商以AI为核心的增强型IT战略之路。

当我们都人云亦云不明觉厉地重复着云厂商的软文时，云对未来的真实意义是什么、怎样用好云、发挥云的真正价值这些问题就被广泛忽略了。

随着企业业务发展，单一只有存储功能的企业云盘难以满足日益增长的业务需求，诸如数据同步/备份/分享、流程管理、协同办公成为了小微企业实实在在的刚性需求。而以往，很难有一套在线系统能够"身"兼数职，一手将以上提及的功能包办。

通过《混合云「百科全书」》特刊，希望帮助企业更好地理解混合云、部署混合云、用好混合云，为企业现代化应用部署和管理提供参考、打好基础。

结合亚马逊全球20年机器学习的创新实践，以及亚马逊云科技帮助逾10万客户在云上使用机器学习的经验，我们对传统企业成功应用机器学习总结了四点建议。

腾讯与港大研究团队提出GRPO-CARE方法，解决AI视频理解中推理过程混乱的问题。通过创建SEED-Bench-R1基准测试和双重奖励机制，让AI在提高准确率的同时保持推理逻辑性，在最难测试中性能提升6.7%，推理一致性提升24.5%，为构建更可信的AI系统奠定基础。