“莫总，听闻您之前只是一名普通的基层人员，却在三年内一跃成为CIO，并带领公司发展地越来越好，关于成功的要素，请问您有什么经验可以分享给大家吗？”

阿里巴巴达摩院联合多家机构构建了史上最大的开源医学推理数据集ReasonMed，包含37万高质量样本。通过多智能体协作和精密质量控制，他们训练出仅70亿参数的ReasonMed-7B模型，在多项医学问答测试中超越了更大规模的竞争对手，甚至在某些测试中击败700亿参数模型，证明了高质量数据胜过模型规模的重要原则。

李飞曾经是公司里技术最精湛的程序员，当他晋升成为技术负责人后，他发现许多事情不再像写代码那样简单。

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

本文评测了六款控制台平铺终端复用器工具。GNU Screen作为老牌工具功能强大但操作复杂，Tmux更现代化但学习曲线陡峭，Byobu为前两者提供友好界面，Zellij用Rust编写界面简洁易用，DVTM追求极简主义，Twin提供类似TurboVision的文本界面环境。每款工具都有各自特点和适用场景。

近日微软高管Judson Althoff在微软合作伙伴活动中宣称：“VMware自去年11月被芯片制造商博通收购以来，其价格和其他变化给世界带来了最棒的礼物”。

在走上生产力巅峰之路之前，生成式AI仍然需要经历幻灭的低谷期。

扬声器、智能手机与各式智能家居……柏林的IFA落下帷幕，但是对于智能家居，我们该抱持哪些期待？

缓解CIO和CISO之间经常会出现分歧。

本次测试中，MX7000机箱配备了3个MX740c计算托架和一个MX5016s存储托架。StorageReview对一个MX740c节点的性能进行了评测，该节点配备了2个16核的英特尔®至强®金牌6130处理器以及6个NVMeSSD。

TPU 的设定，只能在 TensorFlow 中执行推理，但它的性能非常好。我们认为，TPU 与 TensorFlow 的良好适配，能够发挥出 1+1＞2 的效果。深度学习计算中的芯片部署都不是零和博弈。现实世界的深度学习网络需要系统的 GPU 与其他 GPU 或诸如 Google TPU 之类的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作环境，具有深度学习所需的灵活性

人工智能、机器学习和分析不仅仅是最新的流行语；大大小小的企业组织都在关注人工智能工具和服务，希望通过大数据、预测分析和自动算法系统改善业务流程、客户支持和决策制定。

白云区政府以智慧白云建设为抓手，不断夯实信息化建设基础设施，加大信息化统筹协同力度，持续推动政务服务改革，持续优化营商环境，在数字化建设方面硕果累累。

15位科技行业专家列出了他们认为人类员工不会被AI取代的几项工作。

摩根大通AI研究团队开发了QueryBandits系统，通过智能改写问题来减少大语言模型的幻觉现象。该系统分析17个语言特征，自动选择最适合的改写策略，在13个测试数据集上实现了87.5%的改进效果，比静态改写方法高出42.6%-60.3%，为AI交互优化开辟了新方向。

人工智能和机器学习算法对于美国专利商标局的工作是至关重要的，但同时，这家政府机构的指导原则是在开发和使用这些技术以改进和扩展各项计划的时候，采用一种以人为本的方法。

通用人工智能正在深刻地改变我们对世界的认知和探索未知的能力，同时也为各个领域带来了新的挑战和机遇。对于IT分销行业来说，这场变革尤为显著。随着传统分销“搬箱子”业务模式的增长空间逐渐受限，传奇天地及其众多分销合作伙伴正面临着来自市场的严峻拷问：变则通，不变则壅。

斯坦福大学研究团队发现视觉语言模型能够像人类一样"看懂"数据图表，在金融、医疗等领域展现出超越传统方法的分析能力。这项发表于《自然·机器智能》的研究首次系统探索了AI视觉数据分析的潜力，为实现数据分析民主化、让普通人也能进行专业级数据分析铺平了道路。

它本应成为迄今为止的最佳混合现实设备，为什么我们还要用它煮意大利面的表现来评价它呢？

戴尔易安信PowerStore采用英特尔(R)至强(R)可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，不仅帮助PowerStore轻松满足既定工作负载，也可以为数字化变革做好准备。