昨天（27日）下午，亚布力中国企业家论坛知名企业家聚首津门，各位商界大咖畅所欲言，气氛十分热烈。

浪潮信息携手多伦科技打造的智慧路口多场景方案，在南京江宁区智慧街区部署成功，不仅能够灵活满足各类路口场景，还通过优化改造，将路口高峰期车辆排队长度降低10.47%，车辆通行速度提升13.24%。

美团团队开发的TreeCUA系统通过创新的树状探索方法，让AI能像人类一样操作软件界面。该系统采用多智能体协作框架，实现了完全自动化的GUI轨迹合成，在OSWorld基准测试中达到34.6%的成功率，显著超越现有开源方案，为构建通用计算机使用代理奠定了重要基础。

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推理机制和强化学习训练，在数学、编程、视觉等多领域测试中均表现优异，甚至支持跨模型的专家知识迁移，为构建真正智能的自适应AI系统奠定了技术基础。

确实如此，从3G、4G到5G ，数字世界的脉搏一直都是随着这样的节奏，加速“跳动”，由此更催生出了许多全新的应用场景，其中直播市场的用户规模及使用率在过去几年就呈现出了高速增长的状态。

NVIDIA团队开发出革命性AI图像生成技术AYF，成功将传统需要几十步的复杂图像生成过程压缩至仅4步，同时保持高质量输出。该技术通过创新的流映射方法和双重训练目标，解决了现有快速生成方法质量差或多步性能退化的问题，在ImageNet等标准测试中表现优异，为AI图像生成的实用化应用奠定了重要基础。

乐观估计，两年左右会出现人形机器人的ChatGPT时刻。

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全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner其公布了年度全球供应链25强榜单。该榜单不仅遴选出供应链领导企业，还重点介绍了它们的最佳实践案例。

基于深入的用户洞察和研究，戴森工程师们发现，消费者习惯将空气净化设备置于家中一隅，而非房间中心。其中被不少人忽视的是，这一使用习惯可能对空气净化设备的整屋均匀净化表现带来挑战。

每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能（AI）来改变业务流程，但是他们的AI计划能否取得成功，不仅仅取决于数据和技术，还要取决于是否有合适的人才加入。不仅仅有数据科学家和工程师……

本文探讨了CIO如何在2025年提升领导力。建议包括:制定成长计划、建立盟友生态系统、扩大同行网络、提高沟通技能、培养同理心、保持真实性等。文章强调CIO需要不断学习和成长,以应对不断变化的挑战,成为更优秀的技术领导者。

每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能（AI）来改变业务流程，但是他们的AI计划能否取得成功，不仅仅取决于数据和技术，还要取决于是否有合适的人才加入。有效的企业AI团队是一个多元化的群体，其中不仅仅有数据科学家和工程师。

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。

想象一下，你是一位烹饪大师，准备制作一道复杂的全餐。你的食材柜里有各种各样的食材——肉类、蔬菜、调料、面粉等等，数量远超你一次能用的量。传统方法可能是从每类食材中随机挑选一些，但这样做往往效率低下。

微软研究院最新发布的DELT方法革命性地改变了AI训练数据的组织方式，通过给训练样本评分、筛选和重新排序，让AI模型能够循序渐进地学习。这种方法无需增加模型大小或数据量，就能将性能提升1.65%，实现训练效率翻倍，为AI训练带来几乎"免费"的性能提升。

卡内基梅隆大学研究团队开发了ViGoRL系统，通过视觉定位强化学习显著提升AI的视觉推理能力。该方法让模型将每个推理步骤明确锚定到图像的特定坐标，模拟人类注视点转移的认知过程。与传统方法相比，ViGoRL在SAT-2、BLINK等多项视觉理解基准上取得显著提升，并能动态放大关注区域进行细节分析。这种定位推理不仅提高了准确性，还增强了模型解释性，为更透明的AI视觉系统铺平道路。

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。

香港中文大学研究团队开发出HPSv3图片质量评价系统，能像人类一样准确判断图片美观度和质量。该系统基于108万张图片的HPDv3数据集训练，涵盖AI生成图片到真实摄影作品的完整质量范围。团队还提出CoHP优化方法，通过智能选择和迭代改进显著提升图片生成质量，在用户测试中获得87%偏好率，为AI图片生成领域提供了重要突破。

现代数据中心的去重技术已成为标配，但各系统间独立运作造成数据在跨系统边界时反复重新去重，浪费CPU、内存和网络资源。基础设施级去重通过统一元数据和跨层运作，将存储、计算和网络层的去重能力整合，可减少40-60%的I/O操作，降低70-90%的网络复制流量，消除30-50%的资源开销。面对VMware转型、AI工作负载增长和预算压力，将去重从通用功能提升为战略能力成为关键。