在Ann Kelleher和Keyvan Esfarjani博士的领导下，技术开发和制造供应链及运营机构已率先开展在英特尔业务中实现温室气体净零排放的关键工作。

人人都羡慕程序员的高薪，却不是人人都能挣这笔钱。

使用Docker容器的最大好处就是“独立性强”，在前面文章中我们教大家如何使用NVIDIA在NGC提供创建好的l4t-ml系列镜像为基础，去创建各种机器学习/深度学习的开发或部署用途的独立容器，包括各种基于TensorRT的推理应用、基于Pytorch的各种YOLO相关应用等等。

这项来自蒙特利尔大学研究团队的突破性工作提出了System-1.5推理框架，通过在潜在空间中创建动态捷径，使大语言模型能够灵活调整思考路径。研究者设计了模型深度捷径和推理步骤捷径，让AI系统能像人类一样区分关键与非关键推理步骤，在不损失准确性的情况下将推理速度提升20倍以上。这种方法在数学推理和常识推理任务上表现出色，为解决大语言模型推理效率问题提供了全新思路。

今年7月2号，「幻核」暂停了售卖服务，7月下旬，腾讯计划关停「幻核」的消息刷爆了数藏圈。

如果我有“机器猫”，我要叫他“小叮当”，竹蜻蜓、任意门和时光机能去任何的地方。

在充满不确定性的时期，为保证业务连续性，企业需要能够灵活开展业务运营和工作的技术，使员工在任何地方都能够安心工作。

数据中心巨头Equinix宣布与新一代核技术公司建立合作伙伴关系，计划在欧洲和英国扩建数据中心。公司与Radiant、ULC-Energy和Stellaria签署协议，将采用小型模块化反应堆(SMR)技术。Equinix将从Radiant购买20个微反应堆，与ULC-Energy合作部署最多250MW容量，并与Stellaria签署500MW预订协议。公司认为SMR是应对AI驱动的全球电力需求激增的关键解决方案。

Gartner最近针对企业首席执行官与高管开展了一项调查，结果显示在2018年与2019年的首席执行官优先级排序中，业务增长（growth）位于榜首。

字节跳动研究团队开发出革命性的ByteWrist并联机器人手腕，采用三层嵌套驱动机制和弧形连接杆设计，体积比传统手腕减少40%，承载能力提高60%。在狭窄空间操作测试中，搭载ByteWrist的机器人比传统Kinova机器人快一倍，成功完成116小时的衣物整理数据收集，展现出卓越的灵活性和拟人化特征，为家庭服务、医疗和精密制造等领域提供了新的解决方案。

AWS针对人工智能推出了两款新的硬件，并且大幅度扩展了其SageMaker软件，以简化AWS上人工智能模型的运行，帮助它们获得最佳性能。

今天，华为冬季全场景新品发布会发布了多款潮酷新品。

制定未来计划有时并非易事。尽管这项工作十分辛苦，IT专业人员们仍应在采用新的IT服务管理（ITSM）软件，或审核当前的投资时具备这一前瞻性思维。该

2020年9月8日，由中国信息协会信息安全专业委员会主办，北京天空卫士网络安全技术有限公司承办的“中国数据防泄露技术论坛暨数据防泄露技术测评报告发布会”以线下加网络线上直播的形式成功举办。

SUSE今天宣布，增长型投资者EQT完成从Micro Focus对SUSE的收购，正式创建最大的独立开源公司。成为独立的公司后，SUSE可以凭借良好的增长势头、不断扩大的产品组合以及成功的市场执行，更加专注于更好地满足客户及合作伙伴的需求。

为加快工业互联网平台布局，2018年7月工信部牵头出台了《工业互联网平台建设及推广指南》，针对性设计了系统推进我国工业互联网平台发展建设的总体思路及行动方案。

8月11日，在广州市南沙区工业和信息化局的指导下，由华为云计算技术有限公司主办的“粤港澳大湾区（南沙）智能制造高峰论坛”成功举办

异构混合云管平台作为中立云计算解决方案，帮助客户屏蔽底层技术，提供面向多样性业务场景的云建设及服务，可以为客户提供IaaS+层及 PaaS层的异构环境私有云服务,同时支持私有云及公有云融合的混合云管理方式。

上海交通大学与StepFun联合推出的OneIG-Bench是AI图像生成领域首个全维度评测基准，涵盖语义对齐、文字渲染、知识推理、风格化、多语言等六大维度，包含超过2400个测试案例。该研究对19个顶级AI模型进行了史上最全面的对比评测，发现GPT-4o综合表现最佳，Seedream 3.0在文字渲染方面独领风骚，揭示了当前AI模型的优势与不足，为未来技术发展指明了方向。

想象一下这个场景：一位学生拿到了一套没有标准答案的数学题。正常情况下，没有答案怎么知道自己做得对不对呢？大多数学生会卡在这一步。但如果这位学生非常聪明，他会想出一个办法——先用不同的解题思路做几遍，然后看哪个答案出现的次数最多，那个答案很可能就是正确的。接着，他会思考为什么其他方法得到了不同的答案，从而改进自己的解题技巧。这就是清华大学研究团队开发的"测试时强化学习"（TTRL）的核心思想。