数据中台热潮之下，传统关系型数据库（RDBMS）、数据仓库（EDW）、Hadoop、各种NoSQL中哪一个最适合作为数据中台的数据平台，完成数据服务共享的大任？

这项由南京大学团队开发的FASB技术让AI学会了"察言观色"和"知错能改"。通过实时监控AI内部状态并动态调整干预强度，该方法在多个测试中将AI回答准确率提升了近50%。研究团队创新性地引入了回退机制，让AI能在发现问题时"重新来过"，显著提升了回答质量。该技术在教育、客服、内容创作等领域具有广阔应用前景。

中国工程院院士王恩东进行了主题为《智慧计算赋能实体经济》，在演讲中，王恩东表示，云计算经过十年的发展，已经成为社会经济的新基础设施。云计算对于社会产生了深刻的影响，云计算正在驱动人类社会进入到智慧时代，成为驱动社会实体经济发展的重要力量。

“在推进工业互联网的过程中，其实大家最终要去的地方是一致的，只是不同企业擅长的领域不同、起点不同、方式不同，共同的目的都是互联互通。”

人大团队提出HiRA框架，通过"元推理规划器-自适应协调器-专门执行器"的三层分工体系，让AI像企业团队一样协作处理复杂搜索任务。该系统将高层战略规划与具体执行分离，配备双通道记忆机制，在四个深度搜索基准上显著超越传统方法，为AI系统设计提供了分工协作的新思路。

IBM 计划推出全新容器原生软件定义存储解决方案 IBM Spectrum Fusion HCI；新发布的 IBM ESS 3200 提供先前型号 2倍的数据访问性能。

索尼与KAIST联合开发的DesignLab突破了传统AI设计工具的单步生成局限，创新性地将设计过程分解为评审和修改两个角色，通过迭代优化实现专业级PPT设计。该系统采用"逆向扰动"方法构造训练数据，在与商业工具的对比中表现优异，为AI在创意设计领域的应用开辟了新路径。

典型的分布式存储具有三大技术特征：一、使用通用x86或ARM存储服务器；二、使用固体硬盘（SSD）以提升IO性能；三、软件定义存储（SDS）

Essential AI团队通过系统研究发现，大语言模型的反思能力在预训练阶段就开始萌芽，而非传统认为的仅在强化学习后出现。研究团队对OLMo-2等模型的240个检查点进行测试，发现简单的"Wait,"触发词就能激发模型识别和纠正推理错误的能力。这种反思能力随预训练规模增长而提升，在数学、编程、逻辑推理等六个领域都有体现，为AI系统的高效开发提供了新思路。

上海交大等机构联合提出ADC方法，通过双人协作的对抗性数据收集策略，让机器人仅用20%的训练数据就能获得更强的环境适应能力和指令理解能力。该方法引入"对抗操作员"在训练过程中制造视觉和语言扰动，迫使主操作员实时调整策略，从而大幅提升数据信息密度和机器人的鲁棒性表现。

Zoom公司研究团队开发的TCIA框架通过"拆解-重组"策略解决AI指令训练中的多样性不足和任务漂移问题，将指令分解为基础查询和约束条件后智能重组，在四个真实任务中平均性能提升8.7%，某些场景甚至超越GPT-4o，同时保持通用能力不受损，为企业低成本定制专业AI应用提供了新方案。

为了了解新冠疫情过后，云计算会出现哪些新“钱景”，改名为“至顶懂云帝”的至顶网公有云评测小组，又开始了2020年的公有云调研活动。

那么面向AIGC时代产生的新的应用和海量数据，对于数据存储行业带来怎样的挑战和机遇？整个存储系统应该如何进化？我们通过与存储领域的专家沟通来呈现一个目前存储产业的应对之策。

华米人工智能研究院成立。目前，研究院已经建立了三个联合实验室，分别为和钟南山院士团队的腕部智能可穿戴联合实验室、和中国田径协会的田径运动联合实验室，以及和中科大先进技术研究院的脑机智能联合实验室。

从2019年成立以来，智源研究院从学术研究出发，不仅在技术层面不断创新，并且，正在持续加速产业应用落地和生态构建，如今，已经成为中国人工智能产业发展和应用的核心“赋能者”。

从2月中旬起，短短几天内，多家企业密集举行生态伙伴大会，连续对外公布生态建设的若干举措

“不管是唱歌作曲，还是写诗画画，其实我们的目的是想让小冰更像人类，这种在艺术、文学等方面的自主性，常常会让我们在某个瞬间产生一种错觉——她好像真的有自我意识。”

2024 年,大模型领域的一个趋势越来越清晰:重视优化,面向应用。

看眼下，混合云与AI已是大势所趋；看未来，量子计算机、纳米级芯片、区块链等技术也有突破性进展和完整路径规划。这便是“蓝色巨人”的科技洞见。

在对整个计算产业有着清晰的认识后，浪潮不断依托产品创新以及生态构建支撑了智慧计算时代的全面布局。展望未来，人工智能计算蓬勃发展，浪潮以此为发力点，通过持续性的技术创新，不断赋能产业发展。