腾讯ARC实验室推出AudioStory系统，首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术，通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练，能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异，为AI音频创作开辟新方向。

惠普正积极携手众多行业伙伴及本土独立软件开发商，不断拓展AI应用场景，构建覆盖广泛需求场景的专属AI生态。

展望未来，在“云智原生”战略指引下，紫光云将依托“云数智”三维全栈云能力，持续布局建筑云领域，在不断总结实践经验的基础上，借助新旧动能转换，通过技术创新沉淀更多行业解决方案，为建筑行业的数字化转型和智慧城市建设贡献力量。

本文介绍了 HPE Alletra Storage MP B10000 的全新存储保障计划，重点推出网络韧性、能源节约和零数据丢失的 SLA 承诺。依托 AIOps、分离式架构及专业支持，该产品保障关键业务稳健运行，降低风险、成本并提升效率。

弗吉尼亚大学联合多所顶尖院校研发出能量基础变换器（EBTs），首次让AI具备真正的深度思考能力。与传统AI的快速反应不同，EBTs通过学会"评判"答案质量并持续优化，实现了动态计算分配、不确定性表达和自我验证三大认知能力。实验显示其学习效率比传统方法提高35%，思考能力提升29%，为AI发展开辟了从"记忆检索"向"智慧判断"转变的新路径。

Super Micro Computer, Inc. (SMCI) 为高性能运算、储存、网络解决方案和绿色计算技术等领域的全球领导者，宣布推出搭载先进Intel Xeon D-1700和Intel Xeon D-2700处理器的全新服务器。

ODCC名誉主席、百度系统部总经理张炳华、百度智能云大数据与媒体云总经理连林江、希捷科技中国区产品线管理高级经理刘嘉以及身在新加坡的线上嘉宾——希捷科技全球副总裁，产品线管理总经理Sai Varanasi接受了包括至顶网在内的媒体采访。

因为在企业级里，CentOS非常有影响力，不少企业级计算平台，包括企业服务器、超级计算机、云计算平台等都在广泛使用。

近日，加速云在“加速新科技，驱动智未来” 科技峰会暨新产品发布会上正式发布了四大创新产品及三大解决方案，其中包括两个系统硬件加速产品、两个IP库、三大解决方案。

Multiverse Computing宣布完成2.15亿美元B轮融资，用于加速部署其量子计算启发的AI模型压缩技术。该技术可将大语言模型体积缩小95%而不影响性能表现，大幅降低AI推理成本。公司的CompatifAI技术采用量子启发算法和先进张量网络，能识别并剔除AI模型中的冗余部分。压缩后的模型运行速度提升4-12倍，推理成本降低50%-80%，可在云端、本地数据中心甚至边缘设备上运行。

值得庆幸的是，数字化战略正在促使企业重新思考运营模式，并以‘客户为中心’的思维逐步改进。值得提出的是，企业应该采取以‘数字化客户体验’为核心的理念，采用‘设计思维’和‘设计归零’的思维考量，在与科技的共同作用下，实现颠覆性的数字化转型。

在互联网骨干直联点项目建设中，供配电系统作为数据中心正常运行的电力保障，其设计和应用无疑占有重要地位。然而，随着技术的发展，传统供配电建设模式已无法满足新的需求。

AI系统目前在整个网络交换潜在市场中的占比“远低于10%”，而且其中约九成部署的都是英伟达/Mellanox的InfiniBand，而非传统以太网。这些部署将英伟达的网络收入拉升至每年100亿美元，也使其成为该领域内的第二大参与者，成功反超瞻博和Arista。

Nvidia 宣布计划在未来四年内打造并销售约5000亿美元美国本土 AI 超级计算设备，涵盖最新 Blackwell 加速器生产及美国制造基地建设，以满足日益激增的 AI 芯片需求。

微软Azure Neural TTS（神经网络版文本转语音）新增五种声音模型，让我们再次体会到了“风格迁移”技术对AI语音模型多情感多风格的强大支持。

华为云Tokens服务全面接入384超节点 以“大杂烩”优势打造先进算力。

阿里巴巴的钉钉用了不到3年时间实现用户量过亿，在微信一家独大的垄断情况下下，钉钉强势突围，成了中国社交领域的新星。停不下来的钉钉最新目标瞄准了海外市场。美国当地时间1月9日在拉斯维加斯举办的CES展会上，钉钉正式宣布启动国际化战略。

一项新的调研确定了网络在提升数据中心效能的关键特性；而在认识SmartNIC优化网络存储作用方面，中国则领先于美国和英国。

2022 年全球经济增长预期下调,而食品供应链也不可避免地在新冠疫情持续不断的波动影响下进退维谷,甚至有观点认为新冠疫情彻底破坏了全球食品供应链。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。