Nvidia的GPU是业内最常见、最强大的。除了硬件之外，NVIDIA还通过软件工具推进Nvidia的普及，这些软件工具涵盖了从边缘推理到自动驾驶再到医学成像的各个领域，潜力无限。

1月22日，腾讯云正式发布微服务中间件TSF(Tencent Service Framework)。这个围绕应用和微服务的 PaaS 平台，将为企业解决IT系统复杂、升级迭代慢、运维扩展性差、海量用户支撑能力薄弱、数据孤岛等一系列难题。

AI编程助手初创公司面临严峻挑战。Windsurf等公司因依赖昂贵的大语言模型，导致毛利率严重为负，运营成本超过收费。激烈的市场竞争加剧了这一问题，包括Cursor和GitHub Copilot等竞争对手。改善利润率的直接方法是自建模型，但成本高昂且风险巨大。许多公司寄希望于LLM成本未来会下降，但最新模型费用实际在上涨。这种困境可能影响整个AI编程工具行业。

4月25日，网易数帆在低代码业务战略发布会上推出CodeWave智能开发平台。

随着Gecko计划的推进，Akamai可以更好地帮助客户让他们的应用和业务更快触达更多的本地化基础设施，而从分布式云的概念进行更大范围的落地。

今日，小米集团旗下小米品牌举办新品发布会，MIUI12、小米10青春版两款重磅新品正式发布。MIUI打头阵，这似乎已经成为小米活动的惯例，这也与MIUI“地位”逐步提升有直接关系。董事长兼CEO雷军表示，到今天为止，221个国家可以运行MIUI，它支持80种语言...

在复杂应用场景中，传统自动化测试面临着诸多严峻挑战。

斯坦福大学和上海交大等机构的研究团队提出了一种为视频世界模型增加长期记忆能力的创新方法。受人类记忆机制启发，他们设计了三种互补的记忆系统：短期工作记忆、基于点云的长期空间记忆和稀疏情节记忆。这种组合允许AI在生成长视频时保持场景的空间一致性，解决了现有模型因有限上下文窗口导致的"遗忘"问题。实验表明，该方法在视角回忆一致性和整体视频质量方面显著优于现有技术，为创建持续一致的虚拟世界铺平了道路。

延世大学研究团队开发了BESPOKE评估基准，通过收集30位用户三周内2870个真实会话数据，从需求对齐、内容深度、语调和解释方式四个维度评估AI助手个性化能力。研究发现当前主流AI系统个性化表现普遍不足，平均得分仅60多分，但通过智能利用用户历史信息可显著改善效果，为开发更贴心的个性化AI助手提供了科学评估工具。

2023 Microsoft Azure中国区年度技术峰会”以线下峰会与线上直播互动结合的方式开幕

在7月下旬的Chipotle公司第二季度财报电话会议上，高管们明确表示随着堂食业务的回归，加上外卖业务仍处于需求高位，必须要对现有系统中的运营流程做出改进。

在近期对五百多名信息技术决策者的调查中，78%的受访者认为5G对于企业跟上创新步伐至关重要，近80%的受访者认为5G技术将影响他们的业务。

科技浪潮奔涌，创新永不止步。北京InfoComm China 2025 展会以"数字未来 中国先行"为主题，汇聚来自全球400家顶尖科技品牌。在AI迅猛发展的当下，北京InfoComm China展会是AI与视听技术融合创新的最佳平台。

1月16日，在百度输入法“AI·新输入 全感官输入2.0”发布会上，百度输入法AI探索版正式亮相，这是一款默认输入方式为全语音输入，并调动表情、肢体等进行全感官输入的全新输入产品。

Rambus宣布推出最先进的全新DDR5服务器电源管理IC（PMIC）系列，包含适用于高性能应用的业界领先超高电流电源器件。凭借这一全新服务器PMIC系列，Rambus为模块制造商提供了完整的DDR5 RDIMM内存接口芯片组，支持广泛的数据中心用例。

大约四年之前，Jerry Cuomo带领IBM公司的其他技术专家开始研究区块链。要说个中缘由，比特币与以太坊的爆炸式增长功不可没。

腾讯优图实验室提出MetaUAS系统，首次实现仅用一张正常图片就能检测任何类型异常的突破。该技术将异常检测转化为变化检测问题，通过元学习训练通用模型，无需语言描述即可精确识别工业产品瑕疵，参数量仅为传统方法的1/10，推理速度快65倍，为工业质检智能化提供了全新解决方案。

在今年夏天举行的一系列图形学大会上，NVIDIA研究团队分享了实时路径追踪和内容创建方面的开创性工作，其中的大部分工作都是基于最先进的AI技术。这些项目使用推动实时渲染技术发展的新工具解决图形学领域最棘手的问题。

字节跳动种子实验室推出突破性实时视频生成技术AAPT，实现24fps高清视频的实时生成与交互控制。该技术通过自回归对抗后训练，将传统多步生成压缩至单步完成，在H100 GPU上实现0.16秒超低延迟。支持长达60秒连续视频流生成，在姿态控制虚拟人和摄像机控制世界探索等应用中表现出色，为实时交互媒体内容创作开辟全新道路。

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。