随着现代AI技术对数据中心基础设施提出新要求，"AI数据中心"一词使用日益频繁。然而，这一术语的定义仍不清晰，AI数据中心与传统数据中心的区别并不明显。AI数据中心通常具备更大容量、GPU加速硬件、优化网络设备、高效冷却系统等特征，但这些特性并非AI独有。与其投资专门的AI设施，企业或许应考虑改造现有数据中心来支持AI工作负载。

人机交互还存在更多可能性，例如通过脑神经技术，即通过脑机接口来进行控制。

日立集团 (TSE: 6501) 旗下提供现代基础架构、数据管理与数字解决方案的子公司 Hitachi Vantara 今天公布了 TechTarget 企业战略组 (ESG) 对 Hitachi Content Platform (HCP) 的技术测评结果

NVIDIA GTC 2019只是一个起点，从这个起点出发，NVIDIA前进的路还很长。在如今这个数字经济盛行的年代，整个产业对于算力的需求是持续性的，NVIDIA要做的就是赋能产业的变革，以GPU为抓手，加速加速为根本，联合生态伙伴，为用户提供端到端的一站式解决方案。

英伟达发布Spectrum-XGS千兆级以太网交换平台，实现数据中心间互联协调，让分布式GPU集群如同一个巨型处理器运行。同时推出Dynamo推理服务框架，通过分解式服务技术将上下文构建和令牌生成分配到不同GPU，显著提升模型部署效率。在GPT和DeepSeek等模型测试中，令牌生成速度分别提升4倍和2.5倍，投机解码技术更实现35%性能提升。

作为企业级存储领域的行业领导者，戴尔科技集团（NYSE:DELL）宣布推出一款全新的现代化基础架构平台——Dell EMC PowerStore。PowerStore以卓越的现代存储技术和专业能力为起点，帮助企业应对数据时代的挑战。

数字化的时代背景下，通过科技创新、数据智能来重塑传统银行业务与服务流程，将金融服务融入到消费者的生活中去，嵌入到企业经营活动中去，服务实体经济，努力为客户创造新价值，已经成为金融企业数字化转型的重要战略方向。

虽然作为终端用户，我们还未感受到巨变，但业内人士一直在努力。

全球领先的区块链公有链平台唯链正式宣布，推出在亚马逊AWS云上运行的针对企业应用的一站式区块链部署方案，帮助更多企业快速、安全、合规地部署区块链应用。

垃圾内容制造者总能想办法钻搜索引擎的空子，如今谷歌正在反击互联网上这种恶劣行径。

这篇论文介绍了一种名为"低秩克隆"(LRC)的新型知识蒸馏方法，能极大提升小型语言模型的训练效率。哈尔滨工业大学深圳校区和百度公司的研究团队通过训练可学习的低秩投影矩阵，同时实现了软剪枝和激活克隆，避免了传统方法中的信息损失和对齐效率低下问题。实验证明，仅用100亿-200亿文本单元训练的LRC模型性能可匹配或超越需要万亿级训练数据的现有模型，训练效率提升1000倍以上，为资源受限场景下的高性能语言模型开发提供了突破性解决方案。

这项由土耳其研究者完成的研究通过创新的训练方法，成功让大语言模型的对话变得更加自然和富有人情味。研究团队使用对比学习的方式，让AI学会区分正式冷淡和温暖友好的表达方式，在真人评测中获得了近90%的支持率，同时基本保持了原有的专业能力，为人机交互的未来发展开辟了新的可能性。

德国软件巨头SAP近日宣布为企业提供一项名为“RISE with SAP”的新服务。

由于编解码算法复杂，为保证编码图像的通用性，相关国际组织基于最新的视频编解码研究成果制订了图像编码系列标准。进入21世纪以后，由于互联网的崛起、三网融合趋势加强等原因，两大组织的标准技术逐步融合。

当前中国一级市场的投资环境和竞争格局正在发生深刻变化。创新经济的扩散也不仅仅是技术的扩散，还是创新生态要素的互动，各个纵深行业进行创新发展的加速度将快很多。独角兽的赛程，绝对不是一场百米赛跑，而更可能是一场马拉松比赛。

很多客户体验方向的趋势和变化都是源自于数字化转型。企业看到，他们需要专注于为内部员工和外部客户打造便捷的、数字化的解决方案。

据CB Insights预测，到2023年，区块链解决方案方面的支出将超过160亿美元，有58个行业潜力无限。

AWS报告显示，网络犯罪分子利用现成的生成式AI工具，在一个多月内攻陷了55个国家超过600台暴露在互联网上的FortiGate防火墙。该活动从一月中旬持续到二月中旬，攻击者主要扫描暴露的FortiGate管理界面，尝试弱密码，然后窃取配置文件。犯罪团伙使用多种商业AI工具生成攻击手册、脚本和操作笔记，使相对低技能的团队能够执行原本需要更多人员或时间的攻击活动。

上海交通大学邓志杰教授团队开发出革命性的D2F技术，成功让AI文本生成速度比传统模型快2.5倍。该技术通过巧妙的分块并行处理和预测机制，在大幅提升速度的同时保持文本质量不变，打破了AI领域长期存在的"速度与质量不可兼得"难题，为未来AI应用带来重大突破。

来自阿里巴巴Qwen团队和清华大学LeapLab的研究人员通过分析词元熵模式，揭示了大型语言模型推理能力背后的关键机制。研究发现只有约20%的"高熵少数派"词元像思维路径上的"岔路口"，决定着推理方向。惊人的是，仅对这20%的词元应用强化学习，不仅保持了性能，在大模型上甚至超越了传统方法，在Qwen3-32B上提高了AIME测试集11.04分。这一发现超越了经典80/20法则，提供了优化大模型推理能力的全新视角。