华为在中国政企领域三类市场架构明晰后，正在源源不断地向合作伙伴输出技术和产品，这些技术和产品，也将成为2023年中国企业数字化转型的加速剂和新的动力引擎。

来自印度维洛尔理工学院的研究团队开发了UGPL系统，这是一种模仿医生诊断思路的AI技术，能够智能分析CT扫描图像。系统采用"先看森林再看树"的策略，首先进行全局分析识别可疑区域，然后重点检查这些区域。在肾脏疾病、肺癌和COVID-19三项诊断任务上，准确率分别提升了3.29%、2.46%和8.08%，为医疗AI发展指出了新方向。

2020年，COVID-19商情全面爆发的元年，美国药监局仅批准了53种新药。而同一年，全球制药行业的总体药物研发投入高达近2000亿美元。这意味着2020年内获批的每种药品，平均成本接近38亿美元。

“我们在一个月内见证了十年的变化”。

11月22日，主题为“智慧民航”的第十六届民航信息化发展论坛在成都举行，探讨机场在智慧化、数字化建设方面的发展路径。华为携手伙伴搭建展台，为与会嘉宾呈现先进、可靠的未来机场解决方案和新ICT基础设施等创新技术成果。

主动智能的方法可以在很大程度上解决“数据不通”的问题。

企业的高管们开始意识到，将AI技术真正融入到各行各业的毛细血管中，远比想象中更加复杂和艰难。AI 领域的“最后一公里”难题不仅正考验着每一个企业用户的智慧和决心，更考验着ISV的工程能力和系统整合能力。

正如戴尔Precision基因所表达的，在持续创新的路上，戴尔心中永远放着两件最重要的事：一个工作站的性能，另一个是工作站的可靠性。未来，戴尔Precision将加强与Intel、Nvidia和AMD等合作伙伴的合作，第一时间将最“用心”的产品传递到每一个戴尔用户。

意大利模德纳大学研究团队在2025年NeurIPS大会上发表突破性研究，提出"核心空间"AI模型合并新方法。该技术能让模型合并速度提升280倍，同时显著改善性能。通过构建统一参考基础，将多个专门模型的信息压缩到低维核心矩阵中进行合并，实现完全无损的信息保留。在Llama 3等大型模型上验证了卓越效果，为AI系统开发提供了高效实用的新工具。

上海AI实验室联合复旦大学提出MIG方法，通过构建语义标签图和最大化信息增益来自动筛选AI训练数据。该方法能用5%的精选数据达到完整数据集的训练效果，在多项评估中提升1-6%，计算效率比传统方法快100倍以上，为AI训练提供了高效的数据选择解决方案。

网络和Wi-Fi连接是我们当下所采用技术的核心。当我们处于移动状态时，连接的重要性不言而喻。作为全球网络连接领域的领导者，康普深谙如何让酒店和宾客保持充分连接。

Facebook公司透露了关于其加密货币Libra的更多细节，用户可以用它购买商品或者以几乎零手续费的方式向他人汇款。

斯坦福大学和字节跳动联合研究团队开发出混合上下文（MoC）技术，革命性地解决了AI长视频生成中的记忆与计算难题。该技术将视频生成重新定义为信息检索问题，通过智能选择最相关历史信息，实现了85%稀疏化率，计算效率提升7倍，生成速度提升2.2倍，能稳定生成分钟级高质量连贯视频，为视频创作民主化开辟新路径。

MIT研究人员开发了名为OOFSkate的光学追踪系统，运用人工智能分析花样滑冰运动员的跳跃视频并提供改进建议。该系统可追踪运动员的物理指标，帮助他们完成四周跳甚至五周跳。研究团队还在探索AI如何评估花滑的艺术表现，通过与专家和新手的反应对比，深入理解AI的美学评估能力。

华盛顿大学与西华盛顿大学的研究团队合作开发了VisualSphinx——一个包含66万个合成视觉逻辑谜题的大规模数据集，用于提升视觉语言模型的逻辑推理能力。通过四阶段流程：种子问题收集、规则遗传算法扩展、程序化图像合成和谜题组装，团队以不到1000美元的成本创建了这一资源。实验证明，使用该数据集进行强化学习的模型在逻辑推理任务上的表现显著提升，甚至超越了多款封闭源模型，且这种能力可迁移至其他视觉推理任务。

“天下武功，无坚不破，唯快不破”，在武侠江湖中，这是一条颠扑不破的真理。而今，在存储江湖中，“快”也是让产品能够一招制敌的一个杀手锏。

Google DeepMind最新研究发现，视频生成AI模型Veo 3展现出惊人的零样本学习能力，能够在未经专门训练的情况下完成图像分割、边缘检测、迷宫求解等多种视觉任务。研究团队通过18,384个视频样本验证了这一发现，认为视频模型正朝着通用视觉智能方向发展，可能引发类似大语言模型的行业变革。

哈工大（深圳）团队提出VerIPO方法，通过验证器引导的迭代策略优化提升视频大语言模型的长推理能力。该方法创新性地在GRPO和DPO训练阶段之间引入验证器，筛选高质量推理样本，有效解决了传统强化学习方法在推理链质量和上下文一致性方面的不足。实验表明，VerIPO训练的7B参数模型超越了包括Kimi-VL（16B）和Video-R1在内的更大模型，在VSI-Bench等基准测试中取得41.8%的准确率，同时生成更长、更一致的推理链，为视频大模型的深度推理能力培养提供了高效可行的新方法。

觉得你的数据被泄露了？本指南将帮助你弄清楚泄露发生在何时何地，并列出你接下来应该采取的步骤。

坦率的讲，要是两年前，我肯定得自己去徒手建模了。但是如今，让我自己再去建模那肯定不可能，C4D和Blender我打开都不想打开，作为一个AI博主，要是再回去手工建模，那简直就是就回到原始人了。