根据IDC全球服务器市场季度追踪报告显示，2021年第一季度全球服务器市场厂商收入增长12.0％，达到209亿美元，出货量同比增长8.3％至280万台。

智谱AI发布GLM-4大模型；工信部发布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》（征求意见稿）；高通骁龙数字底盘、联想AI PC亮相CES 2024

近日，英伟达将在旧金山举行的摩根大通医疗保健大会（J.P. Morgan Health Care Conference）上宣布与多家医疗保健技术公司建立合作关系，旨在应用人工智能加快从药物发现到基因工程等任务的工作流程。

一款节省空间的解决方案，为电动汽车充电、UPS和太阳能逆变器系统提供强大过压防御。

在2019年德国柏林国际消费类电子产品展览会（IFA 2019）上，高通公司宣布，通过跨骁龙8系、7系和6系扩展其5G移动平台产品组合，公司计划规模化加速5G在2020年的全球商用进程。

5月28日，由欧冶工业品与宝武管理研修院联合举办的为期3天的《欧冶工业品公司管理人员研修暨新任职管理人员履职培训》圆满结课。

过往的技术方案往往专注于“将简单工作自动化”，而如今其开始在Target与客户及团队成员的交互方式当中发挥决定性作用。技术正渗透进我们所做的每一件工作当中。”这也凸显出技术对于整体消费者体验的重要意义。无论是简化运营还是增强客户交互，Target都在依靠技术以提高效率、推动创新。

基于完整的愿景和执行能力，Hitachi Vantara 在过去 13 年中第 15 次获评 Gartner 魔力象限领导者

SAP 将在 IBM的金融服务云（Cloud for Financial Services）上提供财务和数据管理工具，二者的携手可以帮助全世界的银行和保险机构加快他们的数字化旅程，并在全球范围内扩展他们的业务。

新加坡国立大学等机构联合开发的SecCoderX框架成功解决了AI代码生成中安全与功能相冲突的难题。该框架通过创新的漏洞诱导任务合成、基于推理的奖励模型和在线强化学习，实现了代码安全性和功能性的同步提升。实验显示，SecCoderX将有效安全率提升约10%，而传统方法往往导致性能下降。研究团队已开源相关技术，为AI辅助软件开发的安全性提供了可靠解决方案。

i2CAT 研究中心宣布开发欧洲首个低轨道实验室，用于非地面网络和 6G 技术研发。Open Cosmos 获得 6GStarLab 卫星制造和发射合同。该卫星将验证空间通信技术，推动非地面网络标准化，加速 5G-Advanced 和 6G 发展。这项计划由欧盟 NextGenerationEU 基金资助，将于 2025 年 10 月发射。

IBM今天宣布，将扩展其开源量子软件工程工具包Qiskit，覆盖整个软件开发栈，更好地帮助开发人员为研究和企业应用的量子处理器构建实用的解决方案。

UCLA计算机科学系研究团队提出的"自适应并行解码"(APD)方法，成功解决了扩散大语言模型面临的速度与质量权衡难题。该方法通过动态调整并行生成的词数，结合一个小型辅助自回归模型来评估生成质量，并引入KV缓存和掩码输入限制等优化措施，使扩散模型能在保持高质量输出的同时显著提升生成速度。实验表明，使用APD的Dream 7B模型不仅能达到每秒59个词的吞吐量（比基线提升近6倍），还在数学推理等任务上保持了接近原始水平的准确率，甚至超越了传统自回归模型的速度。

Oracle 第四季度业绩表现超出预期，营收与利润均实现增长，云服务及人工智能举措引发市场关注，预示未来云业务将进一步加速发展。

博士出身的亿万富翁Patrizio Vinciarelli于1981年创立Vicor，该公司基于一系列专利技术，设计、开发、制造和销售模块化电源组件和完整的电源系统。

该解决方案标志着传统分拣和分类流程已实现完全自动化。覃高鄂表示，此项任务的完成得益于信捷公司与英特尔的技术合作伙伴关系。“英特尔处理器非常适合计算机视觉和边缘计算任务，其软件开发工具在构建和训练人工智能模型时发挥了很大的作用。”

科技行业持续低迷，风险资本对初创企业投资大幅减少，尤其是美国以外的地区。

数字化时代，你心目中的财务共享中心是什么样的？财务核算中心？标准化流程中心？实现集中办公？如果您对财务共享的印象仅止于此——那么，恭喜你！你OUT了！

AI 行业正在努力将“代理”——能够代表用户执行多步骤操作的 AI 驱动软件——变为现实。包括谷歌在内的多家科技公司最近强调了代理功能，OpenAI 首席执行官山姆·阿尔特曼在一月份表示，2025 年将是 AI 代理“加入劳动力”的一年。

字节跳动团队开发的TreePO技术通过树状结构重新组织AI推理过程，让多个推理路径共享相同前缀，避免重复计算。该技术在保持准确率的同时将训练效率提升22%-43%，在数学推理任务上表现优异，准确率从46.63%提升至58.21%。这项创新不仅能让AI助手响应更快更准，还可应用于教育、科研等多个领域，代表了从追求模型规模向追求算法效率的重要转变。