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AWS的AI芯片对成本和供应链“极其重要”
不少解决方案提供商看好AWS投入巨资打造专门针对AWS基础设施优化芯片的计划，该计划将使合作伙伴在AI市场竞争中占据优势，因为电力成本更低，供应链优势更大。
网络弹性大考：你是否具备五大“弹性标记”？
7月，全球数百万台安装了Windows系统的设备出现“蓝屏”现象，造成航班停飞、医疗设备瘫痪等重大影响。这次事件敲响了“中断”警钟，再次凸显了“业务连续性”的重要意义。
思维链就是思维么？OpenAI o1系列发布，开启推理新范式
著名的教育家约翰·杜威这样定义思维：“以一种观察到的事物为依据，去推测或判断出其他的事物，然后将作为依据的事物当做后者推测数的事物的机遇或者基础，从而产生信念。”
智造未来·无限视界 新华三以AIGC全栈能力构建广电视听新格局
在AIGC应用实践中，通过构建支撑全台规模化、智能化内容生产及研发的基础资源平台，能够满足模型训练、智能修复等业务对智能算力的需要。集成了各种应用模块的媒体大模型，能够全面服务全台内容创意生产，加速节目改版和创新。在重点节目和大型活动中，通过AIGC技术的加持，能极大地丰富内容呈现效果与互动形式。
“数智软件 提升新质”——2024软件技术大会召开在即
作为新质生产力的重要组成部分，如今的软件产业正在承担起更为重要的历史使命——不仅在加速自身的技术变革，同时也赋能千行百业，为中国经济的新一轮发展助力。
NVIDIA 初创加速计划 | 2024 NVIDIA 创业企业展示深圳站圆满收官
9 月 6 日，由 NVIDIA 主办的 2024 NVIDIA 创业企业展示华南地区深圳分站专场在深圳市举办。
爱立信与全球主要运营商宣布成立 API 合资企业
过去两年里，API 作为 5G 货币化新载体的步伐虽然缓慢，但一直在加速，特别是 GSMA 的开放网关计划和 Linux 基金会的 CAMARA 项目促进了网络 API 的行业标准化。爱立信在一份声明中表示，新公司将遵循 Open Gateway和CAMARA确立的原则和共识。
Anywhere Real Estate运用AI技术提升潜在客户与房源数量
Gartner公司将AI描述为“创新灯塔”，各行各业的公司都在利用它来节约资金并提高生产力。当然，这并不意味着AI已经全知全能、可靠无忧。Anywhere Real Estate公司CTO Rudy Wolfs提醒道，“虽然没人能够否认AI技术的潜力和前景，但我们也必须意识到这项技术目前还不成熟。
2024 Fortinet OT工业安全高峰论坛成功举办 开启OT安全平台时代
9月10日，“2024年Fortinet OT工业安全高峰论坛”于广州圆满闭幕。
埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》：中国企业计划加大数字化投入，借助人工智能加速重塑
埃森哲最新发布的《2024中国企业数字化转型指数》发现，更多的中国企业计划加大数字化领域的投入，利用人工智能等技术进行持续转型。
从芯片基础创新，看AI存储性能未来演进
AI的训练和推理阶段对数据量的需求非常大，并且随着模型规模的增长，这种需求会成倍增加。所以存储系统不仅需要提供更高的容量，还必须具备更低的延迟和更高的处理速度，满足各类AI应用场景的要求。
数据湖演进之路：架构分裂推动AI分析的新时代
数据湖这个词在21世纪10年代初出现的时候，有些人认为它是在恰当的时间出现的一种恰当的架构。数据湖是一种非结构化的数据存储库，利用了新的低成本云对象存储格式（如Amazon S3），可以容纳来自网络的大量数据。
CIO趋势：投资回报率成为焦点 谨慎权衡生成式AI的成本
CIO越来越多地开始以更清晰的商业价值为重点审查生成式AI项目，特别是关注生成式AI技术的成本及其潜在优势。
酒店运营商Minor Hotels，为纯数字化未来奠定基础
十多年前，Minor Hotels这家总部位于曼谷的酒店运营商开始了技术变革过程，旨在打造一个强大的生态系统以实现增长和规模。利用此后出现的所有技术，这家公司继续保持着蓬勃的发展。
美国橄榄球联盟和AWS扩大合作，应对更多人工智能用例
在2024赛季即将到来之际，美国国家橄榄球联盟和亚马逊云科技继续推动人工智能和机器学习在橄榄球领域的应用。
AMD粉丝要失望！AMD将搁置开发旗舰游戏显卡，转向需求更大的人工智能芯片
AMD将把面向消费者的RDNA图形架构和面向数据中心的CDNA架构合并为一个统一的架构，命名为UDNA。这一决策是AMD在GPU领域的一次重要转型，AMD希望通过简化开发流程和提高市占率策略来更有效地挑战英伟达的CUDA生态系统
OpenAI将在两周内发布“草莓”模型，推理模式非常特殊！
目前，多数大模型的性能受限于其预训练阶段所获取的数据集，以及推理过程中的算力资源。研究人员发现，可以通过更多的推理时间、自适应（就是草莓的特殊延迟推理）来提升模型的性能，这种技术称为——测试时计算（Test-time computation）。
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