5月25日联想召开名为“我的奇妙旅程”消费夏季新品发布会，在此次发布会上联想一口气发布了涉及消费全生态、超过30款的新品。

希伯来大学研究团队通过狼人杀游戏验证了AI在异步群体交流中的能力。他们开发的双阶段AI系统能够自主决定发言时机和内容，在21场真人游戏中表现出色。AI的发言时机与人类高度相似，超过40%的人类玩家无法识别AI身份，游戏胜率与人类相当。研究首次实现了AI在群体对话中的主动参与，为AI融入现实社交场景奠定了技术基础，在教育、医疗、客服等领域具有广阔应用前景。

将云安全落到企业关键的业务场景之前，应该先了解现在的云计算安全技术趋势。

新零售数字化之“方法论”。

新零售数字化之“方法论”。

一些 GPU 厂商（不是只有 NVIDIA 一家这么做）将将多个 DDR 芯片堆叠之后与 GPU 封装到一起 （后文讲到 H100 时有图），这样每片 GPU 和它自己的显存交互时，就不用再去 PCIe 交换芯片绕一圈，速度最高可以提升一个量级。这种“高带宽内存”（High Bandwidth Memory）缩写就是 HBM。

像亚马逊云科技这样的云服务商，正在致力于通过各种创新技术，让连接变得更加轻松、便捷，从而使计算无处不在！

提到图,大家可能不怎么了解,但是提到知识图谱(knowledge graph),绝对是当前的热门话题。近年来,各个行业涌现出大量的垂直应用及服务提供商,各个企业,从技术到业务的各个条线,纷纷学习知识图谱的概念、技术、建设方法。

2023年，政府工作报告再次强调要“加快建设现代化产业体系”，“加快传统产业和中小企业数字化转型”。

自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。

德州农工大学研究团队发现多模态AI存在"视觉质量悖论"，即AI在处理略显模糊或有噪点的图片时，在推理任务上反而表现更好。研究开发了VQ-TTT技术，能动态调整图片特征以匹配AI偏好，最高提升8.6%准确率且计算开销极小。这一发现挑战了"高画质对AI更好"的传统认知，为AI优化提供新思路。

3C＋潮玩＝？

微软的生态，其一面向开发者，其二面向合作伙伴。从目前来看，前者重点在于开源，后者重点在于微软智能云。

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

西安交通大学团队提出MAPS多智能体系统，基于心理学大七人格理论设计7个专门化AI智能体协作解决多模态科学问题。系统采用苏格拉底式质疑方法进行自我监督，在数学、物理、化学问题求解上比现有最佳AI提升15.84%，甚至超越人类专家3.58%，为AI协作系统设计提供了新思路。

由于在执行和推动变革所需的技术、领导和业务技能方面存在差距，IT领导者经常会发现自己在关键业务转型工作方面落后了。

既然核心是好东西，那更多核心不就更好了？那可不一定，特别是在HPC场景之下。不要总盯着五百强超算那大堆大堆的64核Epyc处理器，科学的结论需要科学的分析过程。

这是一个华为如何在竞争激烈的企业业务战场中突围并不断取得胜利的故事。但我们关心的不仅仅是胜利本身，还有这个突围者在每个关键时刻做出了怎样的选择。选择以客户为中心，选择生态，选择不争，走一条最艰难的路，有时候反而能登顶。

Kevin Systrom希望解决新闻行业面临的“生存危机”。

虽不是技术出身，也不擅长写代码，此前一直就职于全球500强企业高管的德方智链CEO柳波，坚定不移地投身于区块链行业。在她看来，科技能够改变生活改变世界，而区块链将成为所有信息的基础设施，成为未来世界构建信任的一个方式。