英伟达公司CEO黄仁勋邀请10万名GTC 2020参会者莅临他的厨房。

本文概述了物联网设备安全面临的不断升级的网络攻击风险，讨论了因设备普及和互联带来的漏洞、AI驱动的恶意软件威胁以及供应链风险，并提出了通过风险管理、标准制定和先进防护措施来应对这些挑战的重要性。

双赢才是王道。

无论是AI 1.0还是AI 2.0时代，数据毫无疑问一直都是非常重要的生产要素。尤其是在大模型时代，数据质量直接影响模型效果。对于入局大模型赛道的企业玩家来说，手握优质数据意味着绝对性优势。而明略，则将赛道锚定在了营销领域。

在刚刚结束的Microsoft Ignite 2018大会上，萨提亚再次提及：“我们真正进入了智能云和智能边缘时代，这就是摆在我们面前的机会。”为了适应这一转变，企业需要足够的“技术强度”，而微软的使命就是用最完整、智能和安全的云赋予每个组织“技术强度”。

海南省数据产品超市是集数据“归集共享、开发生产、流通交易、安全保障”为一体的“理念先进、功能齐备、配套完善、管理高效、运营良好”的数据开发利用创新平台，国际性的数据要素流通交易市场，大数据产业孵化平台。

企业用户希望从分布式存储获取哪些能力呢，可以概括为五点：高性能、低成本、高可靠、易管理、易扩展。

想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务，比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考"，一步一步写下大量推理过程，最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断，但同时也带来了一个明显的问题：它太"啰嗦"了，消耗了大量的计算资源和时间。

大部分DeepStream应用演示，都会使用SDK提供的deepstream-app这个非常强大的体验工具，这是从3.x版本就已经开发好的演示应用

在今天的文章中，麦肯锡分析来人工智能技术目前面临的局限障碍以及对应的解决方法。

如今每家公司都在向软件公司转型，在这个过程中，企业IT领导者可以通过听取那些曾经做过这件事的人（他们的厂商同行）的建议来改善数字化成果。

CIO与IT领导者们应当关注哪些安全要点？先从以下四项起步。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

70%的美国民众表示不信任无人驾驶汽车，但72%的中国民众表示信任。即使未来的汽车能够自主驾驶，仍有88%的美国消费者希望拥有自己的私家车，而非使用“无人驾驶”工具（持同样观点的德国消费者占比为82%，法国为76%）。

C2M是个必然趋势，而生产线和供应链的柔性化是重要前提，也是制造业眼下的重点。

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳，但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战，揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性，为金融AI发展提供了新方向。

AGI（人工通用智能）被多位业界领袖预测将在五年内实现，这一预测基于最新的AI模型发展速度，如GPT-5的即将发布。然而，AGI的实现也面临着能源消耗和算力需求的巨大挑战。

日立万塔拉正在进行存储策略更新,统一高端和中端产品线,拥抱全闪存和混合云。公司重回企业存储领域,简化产品组合,现代化技术,同时保持稳定性和可靠性。此外,公司还在积极布局AI市场,推出Hitachi IQ解决方案,并探索AI技术在存储管理和客户支持中的应用。

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发了一个名为CHARTMUSEUM的全新基准测试，专门评估大型视觉-语言模型理解图表的能力。研究表明，即使最先进的AI模型在图表视觉推理任务上远远落后于人类表现——虽然人类能达到93%的准确率，但最佳模型Gemini-2.5-Pro仅达到63%，开源模型表现更差。研究揭示模型在处理视觉推理问题时比文本推理问题表现低35%-55%，并通过错误分析确定了当前模型在符号选择、视觉比较、轨迹跟踪和数值识别等方面的关键挑战，为未来模型改进提供了明确方向。

Web及移动App上云是指将Web应用程序或移动应用程序部署到云计算平台上，以便用户可以通过互联网访问这些应用程序。