西部数据公司，作为领先的数据基础架构解决方案提供商，拥有丰富且极具深度的存储产品解决方案，支持端-边-云新型数据架构在汽车领域的应用。

西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM，通过收集15家医院20万病例和147万超声图像，采用专家混合架构，实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题，为医生提供智能辅助，推动医疗AI向专业化发展。

“以服务为导向的合作伙伴是我们战略的核心”。

《头号玩家》让我们看到一个虚拟现实结合世界，无论是视觉还是触觉体验，VR技术已经能处理的相当细腻，而这种沉浸式体验已经不再遥远。

德州大学研究团队通过数学优化理论，成功将3D高斯点云渲染技术的点数量减少50%，在保持渲染质量的同时大幅降低内存占用。该技术通过"分裂矩阵"精确识别需要优化的区域，有望让高质量3D渲染在手机等移动设备上普及，为VR/AR应用带来突破。

在2023世界机器人大会现场，我们和诺亦腾CEO刘昊扬进行了一次交流，谈了谈他眼中动捕技术的发展、在医疗领域的应用，以及在AI大模型上的探索。

在2023世界机器人大会现场，我们和诺亦腾CEO刘昊扬进行了一次交流，谈了谈他眼中动捕技术的发展、在医疗领域的应用，以及在AI大模型上的探索。

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。

上海AI实验室推出的IXC-2.5-Reward是首个开源多模态奖励模型，能同时理解文本、图像和视频内容并评判AI回答质量。该模型在VL-RewardBench测试中达到70%准确率，超越所有开源模型，可用于AI训练优化、推理时最优选择和数据质量控制三大场景，为多模态AI发展提供了重要基础工具。

无论是寻求提高生产力还是追求数字化转型，培训都至关重要。不幸的是，许多组织把培训视为一种事后做法，过于依赖自我指导和理论，实际应用的机会很少。

1个月前，英伟达顶着逆行的股价，在 CES2019 上发布 GeForce RTX 2060 的时候，最打动人的有两点：1.定价在 349 美金的“甜点”，瞄准大众市场；2.最具性价比的光线追踪和 DLSS 特性。

英特尔从以PC为中心向以数据为中心的转型正在顺利进行中，这一改革是彻底的，并且在这个过程中受益于渠道合作伙。这是近日英特尔在Intel Partner Connect 2018英特尔合作伙伴峰会（以前的英特尔解决方案峰会）上传递的信息。

布朗大学与Adobe研究院联合推出MS4UI数据集，专门解决软件教学视频的智能总结问题。该研究收集了2413个Adobe软件教程视频，提出视频分割、文本总结、视频总结三大任务，为软件学习AI开辟新方向。实验显示现有方法表现不佳，凸显了专业领域AI的技术挑战。

微软研究院发布思维增强预训练技术，通过在AI训练中加入自动生成的思考过程，显著提升学习效率。该方法让AI模型在数学推理任务上正确率大幅提升，数据利用效率提高3倍。技术简单易实现，在多种模型规模上都显示出显著效果，为AI训练开辟新路径。

全球领先的企业软件创新者VMware（NYSE：VMW）今天宣布“客户成就奖”（Customer Achievement Awards）获奖名单。

全球网络安全领导企业Palo Alto Networks（派拓网络）对2022年影响数字化未来的网络安全趋势做出了如下预测，同时也为企业提出了确保自身安全的应对之道。

疫情永久改变了供应链。企业必须加速变革，适应新常态。为了实现理想的业务成果，企业的运营模式必须更为动态、响应速度更快、更富有弹性，并与外部生态系统和内部流程互联互通。

中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法，通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现，还意外改善了单次答题准确率。实验显示，经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型，为AI训练方法论贡献了重要洞察。

英特尔研究院，作为英特尔公司的“科技创新引擎”，一直以来备受业界的关注。在中国，英特尔中国研究院经过多年的发展，已经从一个单纯的项目研发中心蜕变成英特尔全球科研布局的关键一环。

中科院团队首次系统研究了大型多模态AI模型在视频理解中的"幻觉"问题，构建了包含6497个问题的HAVEN评估体系，发现AI看视频时会出现物体、场景、事件三类错误。研究还提出了创新的"视频思维模型"解决方案，通过让AI进行step-by-step推理，将准确率提升7.65%，偏差降低4.5%，为提升AI视频理解的可靠性提供了重要突破。