5月27日，由清华大学经管学院与紫光旗下新华三集团联合举办的“新华三大数据企业家清华经管研修班”举办了开学典礼。

Apple 今天推出一个开源容器化框架，通过在 macOS 上利用专为 Apple Silicon 优化的轻量级 Linux 虚拟机，实现每个容器独立运行、快速启动和安全隔离，帮助开发者在 Mac 上构建 Linux 环境。

EXP-Bench是一项开创性研究，旨在评估AI是否能够自主进行AI研究实验。来自密歇根大学等机构的研究团队创建了这个基准测试，从51篇顶级论文中提取461个研究任务，挑战AI代理完成从实验设计到结果分析的全过程。评估结果显示，虽然AI在单项任务上得分可达20-35%，但完整实验的成功率仅为0.5%，揭示了当前AI在设计复杂实验、实现代码和确保稳健执行方面的关键瓶颈，为未来AI研究助手的发展提供了明确方向。

这家航空航天巨头正运用物联网与传感器技术，为使用其发动机的航空公司创建个性化数字孪生，后续还将通过更多数据科学和分析技术创造更加振奋人心的可能性。

缩小模型体量、提升模型效率已经成为深度学习的未来发展方向。

制造业是一个复杂的行业，它在一个只会变得越来越复杂的世界中运作。

1月12日，全球性技术咨询公司Thoughtworks重磅发布了《变革设计》白皮书，期望让更多的变革设计者们加入进来，和更多正在经历数字化重塑的产业和行业一起，在探寻数字化发展和创新的同时，持续提升大家的时代认知！

数据治理的重心，已经从“管”，晋升到“用”，其目的不是为了管好数据，而是为了数据好用和用好数据。数据目录的建设就是体现这一侧重转变的最好说明。

这项研究解决了AI文生图技术中文字描述与图像生成不匹配的核心问题。通过开发TACA方法，研究团队发现并修复了现有系统中注意力机制的两个关键缺陷：跨模态注意力抑制和时间不敏感性。实验显示该方法能显著提升模型的空间关系理解能力和属性绑定准确性，为AI创意工具的实用化发展提供了重要技术突破。

尽管安全工具整合已经成为2023年合作伙伴和客户的一大热门主题，但网络安全关键领域对创新的需求仍然是巨大的。

PilotScope已在阿里云内部展开试点应用，相关技术也通过GitHub及Modelscope魔搭社区对外免费开源。

世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM 始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的产品领导着全球信息工业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。

人脸识别作为人工智能的一个重要研究领域，在工作与生活中得到广泛应用：手机屏幕人脸识别解锁、刷脸支付、人脸识别的智能门禁等等。

大模型浪潮席卷全球，以其卓越的理解、推理和生成能力，为人工智能领域带来了革命性的突破，对各行各业的运作方式产生深刻影响。

随着人工智能技术的发展,网络犯罪分子正利用AI来增强对关键基础设施的攻击。这些攻击可能在短时间内造成巨大破坏,影响公共安全和国家安全。专家指出,虽然AI可用于增强防御,但仅靠防御是不够的。组织需要专注于建立韧性,确保即使发生攻击也能迅速恢复。监管框架尚未跟上AI网络威胁的步伐,需要采取多管齐下的方法来应对这一挑战。

国立台湾大学等机构开发的MuseControlLite技术实现了音乐AI的重大突破。该系统仅用8500万参数就达到61.1%的旋律控制精度，比现有方法减少6.75倍参数量却性能更优。通过创新的位置编码和解耦交叉注意力机制，系统能同时处理文字、音乐属性和音频信号的多重控制，支持音乐生成、修复和风格迁移等功能，为音乐创作民主化开辟新道路。

谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术，采用数据驱动方法让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据，新系统能够生成更自然、更有情感的语音，在客观测试和主观评价中都显著超越传统方法。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进，同时为语言障碍人群提供帮助，展现了人机交互技术的光明前景。

如今，超融合基础架构 (HCI) 解决方案在全球范围内需求强劲；IDC预测，超融合存储市场将在2020实现89亿美元的市场规模，2020-2024年复合增长率将达到10.7%。

麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型，用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。

在过去的几年里，随着我们所处的全球生态系统变得越来越复杂，制造业开始面临新的挑战。