对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。

算法的定义并不复杂，甚至可以说相当简单。算法代表一组指令，使得计算机程序能够将不同的信息源（数据）组合起来以生成所需要的结果。

超大规模云数据中心运营商也不断崛起，领跑市场。另一边，AWS、谷歌和微软等巨头在2019年花费了数百亿美元用于构建和装备大型数据中心，获得了来自全球各地政府正在实施的税收优惠政策。下面就让我们来看看2019年这十个最热门的数据中心新闻和趋势。

全美最大、盈利最佳的摩根大通银行首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）也急了。9月20日戴蒙来到底特律，为纪念摩根大通通过其前身公司（第一共和银行）进入该市 90 周年，以及该公司在该市重新开展业务 10 周年。

想象一下，你正在看一部喜剧片。剧中角色面无表情地说："我棒极了。"单看文字，你可能认为这是自信的表达。但如果你看到他说这话时翻了个白眼，用讽刺的语调，你立刻就会理解——这是在自嘲或嘲讽他人。这种理解需要同时分析文字内容、表情和语调。这正是多模态语言分析的核心：通过整合多种信息渠道（如文本、视频和音频），来理解人类交流中的高级语义。

2009年，身在西雅图的职业规划导师Lewis Lin汇总了客户在面试谷歌时遇到的140个问题。我们选出了其中19个最让人无法理解的“佼佼者”，并贴心的附上答案。

对于创业者来说，这场讲座的精髓在于：在创业圈中，想法不是最重要的，执行力才是稀缺资源，相反，创业成功需要正确的团队配置、快速验证和学习的能力、对用户需求的敏锐理解、财务纪律以及吸引和留住顶尖人才的能力。一个小而精的团队，专注于正确的问题，可以创造出远超其规模的影响力。

驱动这波变化的，当然要归功于云系统和AI系统的涌入。两股新势力正令超算排名逐渐偏离其最初目标，在高性能计算（HPC）模拟之外开辟出新的算力厮杀战场。

全球20强生物制药企业中，去年新药开发的平均成本上涨了15%（增长数字为2.98亿美元），总额来到约23亿美元。这23亿美元，涵盖了从候选药物发现、临床试验再到产品上市的全流程平均成本。

每到4月23日“世界读书日”，都有一个“予人玫瑰，手留书香”的浪漫故事广为流传——这个故事昨天发生在北京，成为了“亚马逊邀你2017一起读”中国系列活动的“彩蛋”：现场，人们拿着一本书换回了一支玫瑰或者另一本书，这些书会被亚马逊赠给山区的孩子们。

Gill Haus是美国第一资本投资国际集团（Capital One）的高级副总裁、零售和直接银行首席信息官，负责很多让这家银行与数字化创新保持同步的变革。

激烈的“百模大战”伴随着科技同行对GPU算力的哄抢，大模型竞争的焦点竟不在大模型本身，而在算力。

2022年，硬科技到底投什么？

南洋理工大学研究团队提出U-CoT+框架，通过将表情包转换为文字描述再结合人工制定的判断准则，让小型AI模型能够高效检测网络有害内容。该方法在七个数据集上表现优异，成本更低且具有更好的透明度和适应性，为网络内容审核提供了新的解决思路。

加密货币缺乏实际作用。区块链解决方案在实际效果上也不及所要替代的传统技术。

浙江大学与吉利汽车研究院提出了一个叫做FreeTimeGS的新方法，通过一种全新的思路给予高斯基元"自由"，让它们能够在任意时间和位置出现，从而更好地重建具有复杂动作的动态场景。

沃尔玛CIO Johnson认为，IT部门当前的工作重点是借助AI为IT建立产品模型，完善不同产品领域的端到端服务，并提升一部分产品的过程自动化功能。为此，在他上任后第一时间整合了内部技术和共享服务团队，为业务流程提供所需的技术和服务支持。

上海交通大学团队开发的ASAP方法通过"锚点引导"和"首词惊喜度"两阶段技术，成功解决了AI推理模型内容冗长问题。该方法在保持准确性的同时，将推理速度提升43.5%，生成内容减少23.5%，为AI推理优化开辟了新方向，代表了从追求模型规模向追求效率质量平衡的重要转变。

微软研究院开发的RE-IMAGINE框架通过创新的三层次测试体系（观察、变化、想象），系统评估大型语言模型的真实推理能力。研究发现，即使最先进的AI模型在面对题目变化时表现也会显著下降，揭示了当前AI系统过度依赖统计记忆而非真正逻辑推理的局限性，为AI安全部署和未来发展提供重要指导。

然后就他写着写着，Prompt就越写越长。因为他发现，原来是可以把思考结构给封装进去的，他之前读了大量的这种工具书，脑子里全是各种各样的方法论，随便掏一个，就能咣咣咣咣大量的写。