目前“Talia”向OPPO F9 Pro开放了智能回复、天气查询、计算器、汇率换算、快速粘贴、快速填充等6大场景。除了与OPPO的多年合作之外，在美国、东南亚、印度、·非洲等国家深耕多年的触宝，还与vivo、中兴、传音等手机厂商建立了紧密的合作关系。

MEF（城域以太网论坛）主席Nan Chen在主题演讲中分享了全球范围内自动化网络中的确保服务的使用正在加速的这种观点和趋势。

想象一下，如果你能在几秒钟内，将一张照片中的人脸无缝替换成另一个人的脸，同时保留原始照片中的表情、姿势、妆容和光线效果，会是什么样子？这正是字节跳动研究团队最新开发的DreamID技术所能实现的。

Android系统的下一个大版本更新已进入公开测试阶段。

日本Sakana AI联合东京大学和AtCoder推出了首个专门测试AI长期算法优化能力的基准ALE-Bench。研究发现当前最强AI模型虽然在某些算法问题上能达到人类专家前11.8%水平，但整体表现不够稳定。AI通过快速试错在短期竞赛中表现较好，但在需要深度创新的长期挑战中仍落后于人类。这项研究为AI在实际工程优化中的应用提供了重要参考。

我们的现代经济是从专业分工开始发展到今天的人机分工，将来一定是虚实分工。我们做人工智能，就是给要三个世界的安全提供保障，而且是300%的保障，从物理世界的“核威慑”到心理世界的“信威慑”，我们还需要人工世界的“智威慑”。

通过人工智能技能计划，人们可以通过LinkedIn参加免费的在线培训，学习人工智能，获得职业基础（Career Essentials）证书。

MIT研究团队开发出突破性AI系统，能够仅通过声音准确重建对应的视觉场景。该系统采用深度学习技术，通过分析大量声音-视频配对数据，学会了声音与视觉之间的关联规律。测试显示系统能高准确率识别声音来源，甚至对未见过的新声音也能合理推测。这项技术在视障辅助、安全监控、娱乐制作等领域具有广阔应用前景，代表了跨感官AI技术的重要突破，为未来多感官整合的智能系统发展奠定了基础。

2024高考近在眼前，紧张与期待交织在每一位考生和家长的心头。作为考生人生中的重要节点，高考冲刺阶段的每个时刻都意义非凡。

Andrew Curry是一位经验丰富的数据领导者，他利用自己丰富的知识帮助上埃克森美孚（ExxonMobil）这家全球最大的企业之一实现数字化转型。

亚利桑那州立大学团队开发出MMTok技术，通过多模态覆盖最大化方法，让视觉语言AI模型在保持98.7%准确度的同时实现1.87倍速度提升。该方法同时考虑图片和文字信息来智能选择关键视觉令牌，将处理的视觉信息从2880个压缩到160个，显著降低计算成本和内存使用，为AI系统的实际部署提供了高效解决方案。

作为一家全球知名公司，VMware在全球各地提供大量的云基础架构，在多云时代中引领创新潮流。近日召开的年度内部研发大会（Research and Development Internal Offsite，以下简称RADIO），充分展现了VMware一直坚持的创新精神。

每个人都可以根据自己的具体目标定制和调整指标和或关键绩效指标，但以下的五个例子可以很好地说明领导者如何衡量数字化转型的成功。

瓣膜性心脏病的检测往往相当棘手，要求医师听取患者心跳，并从中识别出异常声音或模式，据此判断哪个瓣膜受损、由此导致什么问题。然而，对心跳声音和模式的判断相当主观，经常发生误诊甚至彻底漏诊。

本文探讨2025年人机合作新趋势，AI负责处理数据密集型任务，人类侧重创意、情商和伦理决策，企业高层须通过透明与负责任的变革管理，实现人机优势互补。

Mirage是由Captions公司开发的革命性AI视频制作平台，用户只需用文字描述创意想法，系统就能自动生成专业水准的短视频内容。该技术基于专门训练的AI模型，深度理解社交媒体视频的节奏和吸引力法则。目前拥有超过10万日活用户和2000万注册用户，每月产生300万个视频。平台提供个人版Captions应用和企业版Mirage Studio，后者支持大规模内容制作和快速A/B测试，正在重新定义数字内容创作的门槛和效率。

随着客户对访问实时数据的要求越来越高，美国货运供应商Estes Express Lines也在不断改革自身的数据运营以满足客户的需求。

香港科技大学团队首次揭示了大型语言模型推理能力提升的内在规律，发现AI学习遵循"先掌握基础技能，再发展战略思维"的两阶段模式。基于此发现，他们开发了HICRA算法，能够识别并强化AI文本中的战略性思考部分，在多项数学推理任务中实现显著提升，为AI训练提供了科学化的新方向。

UCLA研究团队发现现有AI毒性检测系统存在重大缺陷：在判断网络言论是否有害时，往往忽略了真正受影响群体的声音。研究构建了ModelCitizens数据集，包含6822个帖子和4万个标注，区分群体内外标注者意见。结果显示群体内外标注者在27.5%帖子上存在分歧，基于群体内部观点训练的新模型比现有系统准确率提高5.5%。

是什么能让50年历史的英特尔标准蓝色Logo一夜之间变粉？