南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI，一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程，解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息，并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集，包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示，PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%，LPIPS减少38%，显著超越现有方法。

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这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架，通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同，REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号，不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明，REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量，有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题，为AI辅助编程提供了新的范式。

AI在电信行业中的作用正在凸显。AI技术的采用对于电信公司非常重要，因为AI可以推动技术创新、开发新产品和服务、实现基础设施现代化、提高卓越运营水平以及为行业利益相关者提供盈利能力。

作为工具的使用者，无论是软件工程师还是画家，都应该在技术的开发和监管流程中拥有一定的话语权。

然希捷在制造分析与AI应用等多个领域取得了实质性进展，但仍有一大难题始终得不到解决。

笔者上周有幸参加了在美国纳什维尔举办的第三届年度分布式健康会议的启动仪式，该会议聚集了来自全美各地医疗保健领域的领导者以及区块链创新者。所有人有个共识，认为区块链具有改变健康和医疗保健的潜力，而且变化已经到来。

由埃隆马斯克创立的脑机接口研发公司Neuralink今天发布了第一款产品，即脑机接口系统，该系统可以将通过比人的头发更细的“线头”将微小的芯片植入大脑。

数据中心防护涂层正成为应对能耗上升和温室气体排放的关键解决方案。随着行业快速扩张带来环境挑战，这些创新涂层技术为平衡数字化增长与环境责任提供重要工具。专业涂层可延长设施寿命、降低维护成本，同时通过隔热涂层、反射涂层等技术优化能效，减少冷却系统负担。未来涂层将与被动冷却技术结合，支持可持续发展目标实现。

2023年11月15日,中国网络安全领域的专业媒体和旗舰智库安全牛在线上举办数据安全治理的智能化转型探索暨《数据分类分级自动化建设指南》发布会

技术岗位失业率仅为2.9%，使得IT人才竞争异常激烈。72%的CIO将招聘和留住技能人才视为首要问题。研究显示，自愿离职率低于10%的组织，其整体绩效表现高出18%。成功的员工保留策略包括：识别高绩效员工、主动参与互动、赋予挑战性工作、强调工作影响力、让员工感受价值认可、提供针对性培训，以及专注于所有员工的成长发展。

上海交通大学和华为联合开发的EvoC2Rust框架，能够自动将C语言项目转换为安全的Rust项目。该系统采用"骨架先行"策略，先构建项目框架再逐步翻译函数，并通过七大类安全映射确保翻译质量。在工业项目测试中达到93.84%编译通过率和89.53%功能测试通过率，为解决C语言内存安全问题提供了实用解决方案。

伊朗谢里夫科技大学团队开发出3D高斯散布的智能压缩技术，通过为每个3D点配备基于贝塔分布的置信度评估系统，实现了灵活的存储压缩控制。该方法可在不重新训练的情况下动态调节压缩比例，在保持视觉质量的同时显著减少存储空间，并具备跨平台兼容性。

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。

我们将需要基于语言输入处理视觉坐标的任务称为细粒度多模态理解。对于这些任务，当前的MLLMs主要集中在两个方面：有的模型擅长图像中物体的空间定位，但在细粒度时间理解任务上表现不佳；有的模型专门擅长像TVG这样的细粒度时间理解，但无法确定物体的边界框。现有的MLLMs无法统一实现空间、时间和交错的细粒度多模态理解任务。

正确地运用人工智能（AI）和机器学习，通过加强IT运营流程和工作的自动化，将会极大地简化IT的运营。IT已经变得越来越复杂，用户迫切需要能够简化工作流程的技术。

美国和加拿大第四大的车队管理公司Merchants Fleet管理着将近6万辆汽车，该公司的高级副总裁兼首席技术和数字官Jeanine Charlton探讨了数字化转型如何成为增长和创新的工具。

这是阿里巴巴通义实验室推出的创新AI训练框架ZEROSEARCH，通过虚拟搜索环境替代真实搜索引擎进行训练，成本降低80%以上，效果反而更好。该方法采用渐进式学习策略，从简单到复杂逐步提升训练难度，让AI掌握稳定的搜索技能，为AI搜索能力发展开辟了经济高效的新路径。

新加坡国立大学研究团队提出TPDiff（时间金字塔视频扩散模型），通过在扩散过程中逐步增加帧率的创新策略，实现了AI视频生成50%的训练成本削减和1.5倍推理效率提升。该方法基于视频帧间冗余和扩散过程熵减特性，设计了阶段性扩散训练框架，在保持视频质量的同时显著降低计算复杂度，为AI视频生成的实用化提供了重要技术突破。

在企业发展过程的瓶颈时期、在团队更迭的建设时期、在发掘新商机的探索时期，IBM车库创新团队的加入能够加速新想法的验证，助力企业加速数字化创新和转型，使灵感成型落地，实现成果转化。