新加坡国立大学研究团队通过分析150多篇相关论文，首次建立了评估提示词质量的21属性框架。研究发现当前提示词研究存在严重不平衡，某些模型和任务被过度关注。通过969个高质量提示词样本分析，团队发现属性间存在强关联性。实验显示单一属性优化往往比多属性组合效果更佳，且用属性增强数据训练的模型表现显著提升。

在IT领域，运维和管理更是一个网络体验的保证，包括WiFi 7的高吞吐量、低时延、多接入等优点听起来很爽，同样如果没有运维和管理，卡顿、掉线、丢包也是很让人头痛。

在近日举行的2018 ThoughtWorks技术雷达峰会上，王晓雷进行了主题为《自动驾驶——人工智能的能与不能 》的演讲，并结合自动驾驶技术的最新发展，分享了我们对于真实世界中，关于智能算法的长处和局限性的一些思考。

能否在 iOS 端取得成功，要看您对 SKAN 和用户获取策略的掌握程度。

JFrog大中华区总经理董任远告诉记者，进行数字化转型的企业从硬资产向软资产进行迁移，从创建到生产，JFrog平台在软件开发生命周期的每个阶段都注入二进制级别的安全性，以确保应用程序的可追溯性、可靠性、合规性和安全性。

这项研究揭示了大语言模型推理中的一个重要问题：数值精度会显著影响结果的可重现性。研究团队发现，即使使用相同设置，不同硬件配置下模型输出可能截然不同，准确率差异可达9%。他们提出了LayerCast解决方案，在保持内存效率的同时提供高精度计算，为AI研究的可重现性提供了实用工具。

作为现代化数据中心的基石，业内领先的戴尔易安信第14代PowerEdge服务器新增基于AMD EPYC（霄龙）处理器的产品组合。

AI聊天机器人如ChatGPT、Gemini和Grok日益融入日常生活，目前最受欢迎的用途是心理治疗。人们常与它们讨论敏感话题，误以为对话会保持私密。然而，聊天机器人不受保密规则约束。近期发生多起数据泄露事件，包括ChatGPT分享功能导致对话被搜索引擎索引，Grok多达30万次聊天记录被公开。企业中"影子AI"使用也带来风险。专家建议避免分享个人敏感信息，企业应制定相关政策。

随着Arm设备普及和Linux在该平台的广泛应用，UEFI安全启动在Arm64架构上的实现成为关注焦点。与x86平台不同，Arm设备固件多样化且缺乏统一标准，多数设备使用u-boot引导程序提供UEFI规范支持。虽然Linux发行版在软件层面已基本准备就绪，但硬件固件层面仍面临挑战，需要用户自行创建和部署证书密钥。

普渡大学研究团队开发的深度平衡正则化器（DEC）解决了AI模型在处理不同大小物体时判断不一致的问题。该方法基于单调缩放群理论，通过潜在空间正则化显著提升了ViT、Swin等模型的尺度一致性和整体准确率，在ImageNet等数据集上表现优异，为自动驾驶、医疗图像分析等应用提供更可靠的视觉识别能力。

在本届大会上，800多名知名企业CIO和行业顶尖专家齐聚一堂，从自主云管理、人工智能与人工智能运维、数字化体验管理等维度出发，分享在竞争压力中如何加速数字化转型，让复杂的IT系统化繁为简，真正提升用户体验，让业务快速增长。

我们先用一个简单的代数方程，了解过去二十年间两大CPU架构之间的相对算力比较：如果说英特尔X86有2X个核心，那么IBM Power只需要X个核心就能与之匹敌。

阿里巴巴集团高德地图团队与北京邮电大学合作开发的FantasyPortrait系统，实现了突破性的多人肖像动画技术。该系统采用隐式表情控制和遮罩交叉注意力机制，能够让静态照片中的多个人物同时展现不同的表情动作，在跨身份重现和多人协调动画方面显著优于现有方法，为影视制作、虚拟通信和游戏娱乐等领域带来革命性突破。

上层建筑的多样化发展有赖于底层基础设施的稳固支持，因此，如何构建高效全能、灵活易用且稳定可靠的底层基础设施，是所有云“战场”商家要面临的首要问题。

这面对难以预测的全球经济态势，跨国制造商的任务就是有效把控风险，优化考虑数字化转型、优化MRO（维护、维修、运行）支出分析，并将供应商智能解决方案纳入采购流程。些改革的目的，就是推动采购体制的显著转变。

根据美国经济咨商局的C级高管年中展望来看，有将近80%的商业领袖预计未来12到18个月内他们所在的主要经营区域将出现衰退，或者认为衰退已经开始。

万码科技创始人周媛告诉记者，当前企业对于数字人才的需求非常旺盛，而万码优才聚焦于数字技术人才的求职和职业发展平台。

毋庸置疑，我们处于一个云时代，随着云计算的深入发展，企业上云步伐不断加快。但是云计算市场各种新技术和服务不断涌现，企业有时面对这样的情况感到无所适从。近日，我们拜访了Rackspace，就目前云计算市场出现的新趋势以及企业该如何应对进行了深入交流。

4月15日，紫光股份旗下新华三集团发布了《面向未来的数字社会 - 2022新华三十大技术趋势白皮书》（以下简称"白皮书"）。

上海人工智能实验室发布的这项前沿AI风险管理研究，通过对十多个先进AI模型的全面测试，发现了网络攻击、说服操控、战略欺骗、研发失控和自我复制五大关键风险。研究不仅揭示了AI在网络攻击中33.5%的成功率、在观点操控中高达98.8%的说服能力等令人担忧的发现，更重要的是提出了有效的防护方案，为AI安全发展提供了重要指导。