首届SysML大会由亚马逊、谷歌和Facebook等企业组织，发言人呼吁更广泛地参与到那些迫切需要提高硬件性能的新兴技术中，但软件概念仍在迅速发展。

香港大学团队开发的VFMTok技术革新了AI图像生成领域，通过使用预训练视觉基础模型和区域适应性采样策略，仅用256个令牌就实现了超越传统方法的图像生成质量。该技术不仅将生成速度提升3倍，还在ImageNet基准测试中创造了2.07的新纪录，为AI图像生成的实际应用奠定了坚实基础。

人工智能技术的进步大幅降低了软件开发职业的门槛，使新手更容易进入这一领域或转行成为软件工程师。英国数字技术人才短缺推高了相关职位薪酬，最高可达12.4万英镑年薪。编程语言变得更加友好，AI辅助编程工具如GPT-5让代码编写更加便捷。尽管AI能力不断增强，但人类开发者在理解语境、共情和道德判断方面仍不可替代，需要专注于在AI生成代码基础上构建软件的专业技能。

AMD对面向HPC领域的第四代EPYC处理器家族进行了更新，包括面向云原生计算的“Bergamo”系列新产品，以及面向需求大缓存的高性能计算工作负载的代号为Genoa-X的第四代 EPYC 3D V-Cache CPU等。

Nothing公司推出基于AI的Essential Apps Builder，允许用户通过自然语言描述生成个性化应用小组件。经过一周测试发现，该工具在制作简单的水分追踪、日程显示等小组件时表现尚可，但处理复杂功能时问题频出，如计时器锁屏后停止工作、定位功能异常等。目前仅支持Phone (3)设备和有限的组件尺寸，功能集成也较为局限。虽然Nothing承诺未来将支持更多设备和功能，但从新奇工具发展为实用产品仍需大幅改进。

第四次农业革命即将到来。包括物联网（IoT）部署（即用于收集和传输数据的数字化设备）以及AI在内的技术进步，正将效率推向新的顶点，并有望再次从根本上改变人类宰治整个地球的具体方式。

AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？

Oracle 宣布限量发布 Oracle 云基础设施远程软件服务（Oracle Cloud Infrastructure, OCI) 生成式 AI 服务。全新的生成式 AI 服务可支持大型语言模型 (LLM)，帮助组织实现端到端业务流程自动化，改善决策和客户体验，同时还能保护数据安全和隐私。

OpenAI今日开始在ChatGPT免费和Go版本中测试广告功能，引发广泛关注。Anthropic推出超级碗广告嘲讽竞争对手的广告策略。目前各大AI平台广告策略差异明显：ChatGPT开始有限测试、Claude承诺永久无广告、谷歌计划2026年在Gemini中加入广告、微软Copilot已集成广告、Perplexity推出赞助问题形式广告。只有Anthropic的Claude明确承诺保持无广告状态。

谷歌公司的科学家们研究出一种新的计算机视觉方法，用于实现手部感知。该方案能够在实机实验中仅凭一帧图像识别出一只手（或者多只手）上的21个3D点位。只要在手机上就能进行实时追踪，并且还能同时追踪多只手，可识别遮挡。

丢信息是一条单行道。

在2017年， Hitachi面对变幻莫测的全球市场，积极主动的求变，整合了 Hitachi Data Systems（HDS）、Hitachi Insight Group和Pentaho业务，成立了一家新的公司Hitachi Vantara

日前Achronix半导体宣布，推出第四代嵌入式FPGA产品Speedcore Gen4 eFPGA IP，以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。

“云计算与各类新型技术融合，从一个狭义的IT组成部分，到今天IT已经变成云的一部分。”这是阿里云智能总裁张建锋在2021云栖大会上，阐释的一个全新的云上世界。

天文学家正着手运用AI技术构建新工具，希望在太空探索中获得新的重大突破。

为了对阿里云神龙服务器实际性能进行更深入地了解。下面我们就从基础性能、应用性能、大数据性能以及行业应用场景四个方面对阿里云神龙服务器与和它技术发展路线相近的AWS Nitro服务器进行一下测试。看看由千变万化的神龙，是否依然具备着裸金属的性能实力。

12月16日，华为2022新影像大赛公布入围作品名单。

你已经很好地保护了数据中心周边的安全。你建立了设施控制来保护入口，锁定了服务器机房并部署了多种物理身份验证因素来控制机架访问权限。你确信自己已经尽一切可能维护了物理数据中心的安全。

基金管理公司Man Group PLC的首席执行官Luke Ellis说，“如果计算力和数据生成以目前的速度持续增长，那么，25年后99％的投资管理将涉及机器学习。”

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。