2023年OpenAI推出Chat-GPT，开启AI和大模型元年。2024年，OpenAI的Sora引发AI浪潮，苹果放弃长期造车计划，转向AI。苹果股价小幅上涨，业界支持此决策。苹果计划将员工转移到AI部门，专注生成式人工智能项目。苹果Vision Pro作为XR设备，未来可能更多融合AI。

思科昨天宣布计划收购Exablaze，后者是一家澳大利亚公司，主要提供用于金融应用（例如股票交易算法）的超低延迟网络设备和芯片。这次收购的金额未对外透露。思科预计将在截至4月27日的第三财季度完成此次交易。

微软公司据报道已开发出一系列大型语言模型，可与 OpenAI 和 Anthropic 的算法相媲美。这个名为 MAI 的 LLM 系列可能使用了微软内部开发的 AI 芯片 Maia 100。测试结果显示，MAI 在性能上具有竞争力，可能用于支持微软的 Copilot AI 助手系列。此举或将减少微软对 OpenAI 的依赖，同时公司也在开发专注于推理任务的第二个 LLM 系列。

9月14日，青藤云安全2018年战略与新品发布会在京成功举办，并宣布正式推出青藤万相·主机自适应安全平台。

亚信科技作为浙江移动多年的合作伙伴，对该平台优缺点有很深的了解，在接到优化需求后，项目组在原有系统基础上，基于容器技术提出了一套完整的升级改造方案。

橄榄油、烈酒和葡萄酒封盖制造商Grupo Torrent的CIO讲述了该公司促进增长和提高商业价值的数字化转型路线图。

思科对其Full-Stack Observability Platform进行了技术预览，目标是展示公司如何为员工、客户和合作伙伴提供所需的数字体验。

在8月26日举行的VMworld 2019大会上，VMware 宣布推出新的产品和服务品牌VMware Tanza，全面拥抱K8s。

传统企业在模式、文化、结构与系统层面与知名科技公司完全没有任何相似之处。换句话说，这类建议太过简单粗暴，根本没有落地实践的通道。数据与分析技术的使用就是个很典型的例子，如今的人工智能（AI）与机器学习也面临着类似的难题。

微软正在成立一个名为高级规划部门(APU)的新业务单位，旨在研究人工智能的影响并提出产品开发建议。该部门将隶属于微软AI首席执行官办公室，重点研究AI对社会的影响，并为微软的工程路线图提供指导。APU还将招募各领域专业人才，研究范围涵盖量子计算、核能和半导体等多个领域。

山石网科成为中国首家获得指南推荐的微隔离与可视化云安全产品全球供应商。

这项由LMU慕尼黑大学研究团队进行的研究，首次深入探索了代码语言模型如何在内部表示和处理多种编程语言。研究通过分析Llama系列模型的中间层表示和神经元激活模式，发现模型在处理代码翻译任务时会经过"英语思维"的中转，且不同编程语言在模型内部的表示存在显著的共享和差异模式。研究结果不仅揭示了AI理解代码的内部机制，还为设计更高效的多语言代码模型提供了实用见解。

文章探讨了使用LLM工具从零开始创建详细项目时面临的挑战，重点介绍了Claude扩展GSD如何解决"上下文退化"问题。作者通过实际项目演示GSD的工作原理：通过内部任务规划框架和子任务分解来保持整体上下文完整性。文章详细记录了GSD的项目规划过程，从需求分析到技术选型，最终生成SwiftUI应用程序的完整开发流程。

这个名为“El Capitan”的超级计算机是由Cray为美国能源部设计的，HPE在5月以13亿美元的价格收购了Cray。HPE和AMD今天与合作伙伴劳伦斯·利弗莫尔国家实验室一起宣布了该计划。

2019年11月，东风日产信息委员会发布“数字化转型战略”，并成立了公司级数字化转型办公室，希望通过数据驱动和赋能，推动全价值链数字化转型。而借助UiPath RPA驱动内部转型，就是最佳选择之一。

这项研究提出了一种名为混合推理策略优化（HRPO）的新方法，通过强化学习使大型语言模型能够结合离散标记和连续隐藏表示进行推理。HRPO设计了创新的门控机制，初始时以标记嵌入为主，逐渐增加隐藏状态的比例，并通过强化学习优化这一混合策略。实验表明，HRPO在知识和推理任务上显著优于现有方法，甚至使小型模型达到大型模型的性能，同时展现出跨语言推理等有趣特性。

因美国扩大先进计算芯片出口管制，阿里云停止分拆。

安全研究人员发现，Salesforce行业云客户容易因配置错误导致攻击者获取加密客户信息、会话数据、凭证和业务逻辑。该平台的低代码工具OmniStudio存在20个配置风险，包括访问控制检查缺失、工作流可被外部用户执行、缓存机制绕过访问控制等。Salesforce已针对其中5个问题发布CVE编号和修复指导，其余风险仍需客户自行防范。

12月8日，由国家计算机网络应急技术处理协调中心（CNCERT/CC）主办的“2022年中国-东盟网络安全应急响应能力研讨会”在线上成功举办。

智能工厂的概念放在今天并不新鲜,许多企业已经能够实现从生产环境中频繁获取准确的数据,但仍有很多机遇有待开发。