今年是“十四五”开局之年，科技创新也被提到越来越重要的地位。

11月5日，HDC2022华为耀星领航出海高峰论坛在东莞松山湖举办。每一位开发者都是华为想要汇聚的星星之火，而出海开发者更是其中关键的组成部分。

每一家成功的企业，都是从小企业成长而来的。就像比尔盖茨和保罗艾伦在阿尔伯克基的一家旅馆里创办了微软，马云在他位于杭州的公寓里创立了阿里巴巴。

GLiClass是由乌克兰基辅Knowledgator工程公司开发的创新文本分类模型，基于GLiNER架构改进而成。该模型通过联合编码文本和标签，在单次前向传递中完成多标签分类，实现了准确性与效率的完美平衡。测试显示，GLiClass不仅在准确性上超越强基准模型5.5%，处理速度更是比传统交叉编码器快2.3-16倍，特别是在大标签集场景下优势明显。模型已开源并提供多个规模版本以适应不同应用需求。

NVIDIA等机构联合开发的PhyCritic系统首次让AI具备了物理学家般的评判能力。该系统采用创新的"自我参照"机制，在评判其他AI回答前先基于物理原理给出自己的答案作为参考标准。通过两阶段训练策略，PhyCritic不仅掌握了深度物理推理能力，还能准确评估涉及物理世界交互的AI回答质量，在多项评估中显著超越传统方法。

瞻博网络产品家族最新成员将卓越的网络访问控制和策略执行与AI驱动和云原生的简单性、洞察力、灵活性和规模结合在一起

每一项新技术的出现都是创新先行，网络安全都是在发现问题后再去打补丁，所以现在企业也越来越强调原生，在生成式AI起步时就要关注网络安全，同步进行规划、设计、落实。

业务连续性计划主要围绕可能出现的已知场景进行构建，包括由火灾、网络犯罪分子的恶意攻击而造成的重大宕机。这些计划概述了组织在面对此类灾难时应当遵循的程序，但如果无法完全预测事件发生对业务产生的确切后果时，关注重点也许就该由计划转移至组织本身。

华为非常能理解对于非互联网企业转型所面临的痛苦和挑战。通过走访客户华为云发现，客户反馈通过使用华为云原生的一系列产品，帮助他们提升了研发效率10倍+。

归根结底，AI最大的价值实际在于降低管理成本。

对于CIO来说，在全世界被新冠病毒（COVID-19）颠覆的当下，管理IT支出就像是夜间开车大灯突然变暗一样：突然之间，你几乎看不到前方的路，而且，一切都被完全黑暗掩盖了。

这项研究由ISTA和谷歌研究院联合开发的"影响力蒸馏"方法，通过利用二阶信息为训练样本分配最优权重，实现了大语言模型训练数据的高效选择。该方法在数学上有坚实理论支持，并创新性地引入"地标"近似技术，仅需计算少量样本的精确影响力，再高效传播到其他样本，大幅降低计算成本。实验证明，该方法在多种模型和任务上均优于或匹配现有技术，同时实现了高达3.5倍的速度提升，为大模型训练开辟了更高效的路径。

7月27日，山石网科在“持续变革 · 极智守护”智能下一代防火墙新品发布会上，正式推出新一代智能防火墙——A系列。和传统NGFW相比，新的A系列智能下一代防火墙（iNGFW）在硬件层面以及业务层面做了突破式创新。

凭借戴尔科技一致的设备及管理架构，广东石油智能云平台得以将各个关键业务领域的数据资源统一管理和分配，打通各系统间的数据链，让企业内部的沟通协作以及业务需求做到有求必应。

剑桥大学研究团队创建了史上最难的AI视觉测试ZeroBench，包含100道精心设计的视觉推理题目。在这项测试中，包括GPT-4o、Claude、Gemini在内的20个全球最先进AI模型全部得了0分，暴露了当前AI在基础视觉理解上的严重缺陷。研究发现AI主要在计数、空间推理等基础任务上失败，而非逻辑推理能力不足。

Nutanix中国区董事总经理马莉告诉记者，超融合能够帮助客户从原有的传统IT架构转向云架构，其已经成为客户快速部署云计算环境的首选方式。

普渡大学研究团队开发的深度平衡正则化器（DEC）解决了AI模型在处理不同大小物体时判断不一致的问题。该方法基于单调缩放群理论，通过潜在空间正则化显著提升了ViT、Swin等模型的尺度一致性和整体准确率，在ImageNet等数据集上表现优异，为自动驾驶、医疗图像分析等应用提供更可靠的视觉识别能力。

青云QingCloud 资深解决方案架构师黄文龙进行了主题为《基于超融合的全栈云计算演进与实践》的分享，介绍了超融合的演进历史和发展趋势，全栈云计算的构成，基于青立方Qing3超融合系统的解决方案与应用场景。

在本期《对话数字中国——新数据时代 IBM存储焕新出发》节目中，至顶科技CEO兼总编辑高飞与IBM亚太区存储总经理叶明展开对话，共同探讨新数据时代IBM存储的新思考、新布局。

UniTEX是香港科技大学与Light Illusion团队联合开发的创新3D纹理生成框架，彻底突破了传统UV映射的限制。该技术引入了"纹理函数"概念，将纹理定义为3D空间中的连续函数，完全绕过了拓扑歧义问题。配合精心设计的大型纹理模型和高效的扩散Transformer微调策略，UniTEX能从单一参考图像生成高保真、完整的3D纹理，同时在艺术家创建和AI生成的复杂模型上都表现出色，为游戏、VR和数字内容创作领域带来革命性变化。