人工智慧

促使MLOps快速成長的原因之一，是COVID-19疫情帶動大環境快速改變，導致許多部署上線的模型在一夕間不敷使用，凸顯了AI維運的挑戰

隨著企業AI走出實驗階段，開始分化出多種開發角色，如何透過打造如產線般緊密分工的協作方法，來加速落地AI？關鍵就是MLOps的實踐

AI已是科技巨頭的兵家必爭之地，競爭的結果帶來了大規模的收購活動

AI字意中的「藝術」，是機器人最弱的一環，也是人類不被AI取代的唯一機會

CenturyLink旗下加拿大密西沙加機房發出了錯誤的Flowspec公告，造成流量無法順利傳輸，是此次網路中斷的問題根源。Cloudflare表示，該事件導致全球網路流量下降3.5%，是有史以來最大的網路中斷事件之一

白宮、美國國家科學基金會與美國能源部宣布，為了加速人工智慧（AI）及量子資訊科學（QIS）技術發展，將在5年內成立12間研發中心

IBM CEO宣布不再提供一般用途的人臉辨識或分析軟體，並建議啟動全國性對話，來討論執法機構是否應部署人臉辨識技術

OpenStack基金會執行長Jonathan Bryce表示，此次改版聚焦於3大面向，第一個是提升核心基礎設施的功能，其次，強化安全性和加密性功能，最後，針對新型工作負載需求，如AI、邊緣運算等，拓展支援的功能。