在今天的文章中，我们将着眼于这几家企业，并尝试解读这个“激情四射的芯片之夏”。

Dana-Farber Cancer Institute癌症研究所的最终用户在生成式AI技术出现后不久就看到了应用的可能性，但采用这项技术需要仔细考虑安全性、保障性，尤其是治理方面的因素。

经过快速的整合，Dell EMC厚积薄发，首先炼就“六脉神剑”，包含六式“剑法”

这位社交网络巨头，已经成为全球数字货币联盟中的创始成员之一。

中衡设计集团结合在建筑设计领域的经验，推出多端协同设计智能化管理项目。

企业网过去被视为堡垒,由防火墙提供保护,而VPN则作为看门人。在当今的混合云世界中,这种方法也有不足之处。相反,企业需要的是混合多云世界的安全架构,这已经成为基本要求。

与“古新世-始新世大升温（PETM）”的碳排放速率相比，人类活动目前的排放速率要快上一个数量级。

随着2023年高考首科语文考试的结束，一则关于 #高考作文 简单# 的话题登上了微博热搜，几小时内阅读量达数亿次。

中国香港中文大学（深圳）研究团队开发了SRLAgent智能学习系统，通过Minecraft游戏环境结合AI助手帮助大学生培养自主学习能力。实验显示该系统能显著提升学生的学习规划和过程监控能力，但也发现过度AI支持可能产生依赖性，提出需要平衡支持与独立能力培养的重要性。

高耗能企业通常需要大量的电力来支持其生产和运营，通过采用绿电，不仅可以降低碳排放量，还可以获得经济补贴。如成都发布的《成都市优化能源结构促进城市绿色低碳发展政策措施实施细则（征求意见稿）》中就明确指出，支持绿电制氢，每年补贴额度最高不超过2000万元！

文章回顾了 MySQL 三十年的历程，阐述了这款开源数据库如何依托 LAMP 架构支持互联网发展，以及在 Sun、Oracle 收购与 MariaDB 分叉中的变革与影响。

亚马逊CTO说，过去人们总觉得云计算是种既遥远、又抽象的存在，但如今云正深入到我们身边的一切计算活动当中。

咱今天就来掰扯掰扯，打破这个草率且谬误的观点。

提起 AI 训练和 AI 推理，大家普遍会想到 GPU 更擅长处理大量并行任务，在执行计算密集型任务时表现地更出色，却忽视了 CPU 在这其中的价值。

加速业务变革已经成为IT的当务之急，但并非所有CIO都会把自己和团队定位为推动整个业务转型的力量。

以色列理工学院和希伯来大学研究团队通过创新的"对调训练"实验，首次系统性地揭示了大语言模型认知偏见的真正来源。研究发现，AI模型的32种认知偏见主要源于预训练阶段而非微调阶段，这一发现颠覆了此前的认知，为开发更公正的AI系统指明了新方向。

中世纪的城市被城墙保护着，陌生人经过检查后看门人才会让他们进去。如今的现代大都市地区，离不开电力、互联网、国际供应链和通勤的上班族，不可能以这种方式加以保护。

计算能力与带宽能力之间的巨大差距导致了内存容量和数据传输速度难以跟上AI硬件的计算速度，这已成为限制AI芯片性能发挥的主要瓶颈，通常被称为“内存墙”问题。

随着人工智能向通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)发展，盗窃风险日益凸显。竞争对手、政府和恶意行为者都可能觊觎这一技术突破。AGI盗窃难度取决于安全防护措施，包括加密和访问控制。被盗AGI的运行需要大量计算资源和配套软件。全球可能需要制定AGI共享条约，防范盗窃行为。值得注意的是，当恶意方首先获得AGI时，善意方的"盗窃"行为可能成为正当防卫手段。

人口真会崩溃吗？