欧盟在如何增强其在科技世界影响力方面似乎达成了一致。
目前,美国的科技巨头主导着欧洲的企业领域,大多数大型企业高度依赖微软、亚马逊和谷歌等公司。
在这篇文章中,我们分析了欧盟为创建数字单一市场所做的努力,这是打败美国大型科技公司、管理全球数据流动和振兴其失败的云计算产业计划的一部分。
这是即将上任的欧盟管理机构议程上的紧急事项,因为他们承认必须改变游戏规则,既然无法竞争。
在中东,另一个投入大量时间和资金以成为科技领导者的地区,沙特阿拉伯正在建设一座名为Neom的智慧城市。这个项目将极大地推动这个石油富国的高科技产业,任何新公司和倡议都将以强大的技术为重点。在这篇年度回顾中可以了解更多相关信息。
同时,在邻近的海湾国家阿联酋,石油巨头阿布扎比国家石油公司 (ADNOC) 与微软达成了一项协议,这被视为美国防止中国在海湾地区进行军事技术抢占的战略工具。
了解为什么荷兰面临潜在危机,因为对复杂的 Cobol 系统的专业知识正在减少,而这些系统对主要金融机构至关重要,导致退休专业人士重返工作岗位。
我们还介绍了一个案例研究,讲述了举办一场大型体育赛事需要多少技术服务才能顺利运行并增加观众。阅读法国 IT 巨头 Atos 在德国欧洲杯足球锦标赛中的工作。《计算机周刊》深入了解了杜塞尔多夫临时 IT 支持中心的幕后工作。
以下是《计算机周刊》2024年欧洲、中东和非洲地区十大新闻:
1. 欧盟推广计划以超越美国大型科技公司,打造数字市场
欧洲即将将其长期努力创建数字单一市场作为打败美国大型科技公司、管理全球数据流动和振兴其失败的云计算产业的宏伟计划的一部分。
2. 丹麦的 AI 驱动福利系统引发大规模监控
根据国际特赦组织的分析,丹麦福利机构使用的人工智能工具侵犯了个人隐私,存在歧视风险,并违反了欧盟 AI 法案关于社会评分系统的规定。
3. 从虚拟病房到数字反馈:北欧后疫情医疗保健方法
新冠疫情改变了全球医疗保健格局,世界各地的机构意识到需要更先进的数字干预,以实现远程护理。
4. Neom:沙特沙漠中的科技冰山一角
即使沙特阿拉伯的 Neom 智慧城市项目只实现了计划的一小部分,也可能极大地推动该国的高科技生态系统。
5. 尽管领导层信心高涨,荷兰关键基础设施仍面临风险
虽然荷兰商业领袖对其 IT 基础设施充满信心,但最近的事件和统计数据描绘了该国关键基础设施脆弱性的更令人担忧的画面。
6. Afas 在荷兰引领四天工作周
在荷兰传统的议会年度开幕前夕,劳工联盟 CNV 和 FNV 大力宣传他们缩短荷兰工作周的计划。
7. 微软与阿联酋的能源协议成为美国 AI 霸权计划的核心
在一年的外交努力后,微软与阿联酋石油巨头阿布扎比国家石油公司 (ADNOC) 达成了人工智能能源协议,这被视为美国防止中国在海湾地区进行军事技术抢占的战略工具。
8. DACH 地区教育"已为 AI 做好准备",家长呼吁创新进入下一阶段
DACH 地区对教育领域数字化干预的呼声可能为未来几年大陆向更具动态性和直观性的学习方式转变定下基调。
9. Atos 为 2024 年欧洲杯"跳上行驶的列车"
今年夏天在德国举行的欧洲男子足球锦标赛展示了数字技术如何改变体育赛事的消费方式,但支持后勤工作的幕后团队是无名英雄。
10. Cobol 知识危机威胁荷兰金融系统
Cobol 仍然是许多关键金融和行政系统的支柱,由于荷兰早期熟练地实现了经济自动化,Cobol 在该国的使用率很高。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。