MetaStone-AI团队与中科大合作推出反思生成模型MetaStone-S1，仅用32B参数就实现了与OpenAI o3-mini相当的推理性能。该模型创新性地将推理生成和质量评估统一在一个架构中，通过自监督学习避免了昂贵的人工标注，在数学、编程和中文推理任务中表现出色，为AI推理能力发展提供了新思路。

工业文明的快速发展为人类创造出极大的物质财富，正当人们尽情赞美、沉浸其中时却发现已被笼罩在环境恶化的阴霾中。阿尔··戈尔的论断是：人类的文明对环境已产生了战略性的威胁。正如他在《濒临失衡的地球》中描述的那样：“北极的冰帽在变薄、缩小……

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。

未来社区长什么样子？位于杭州市萧山区瓜沥镇的七彩未来社区或许给我们一个答案。

Deepgram发布了名为Saga的AI语音操作系统，专为开发者设计。该工具作为通用语音界面直接嵌入开发环境，允许开发者仅通过语音控制工具和代码。Saga集成了多种AI原生编码环境，包括Cursor和Windsurf，还可维护Linear、Asana、Jira等项目管理软件的状态更新。开发者可通过语音表达想法，如"创建一个响应表情符号的Slack机器人"，Saga会将其转换为可执行的编程提示。该工具旨在减少开发者在工具间切换的"静默税收"，提高开发效率。

“IPU设计者的幕后故事”：英特尔研究员Brad Burres介绍如何通过基础设施处理器（IPU）使中央处理器（CPU）摆脱低价值的繁琐任务，使其专注于处理更重要的工作负载。

2020年也是极其特殊的一年，戴尔科技定义2020年是“新数据时代”。

SaaS企业想要在角逐中真正实现规模增长乃至胜出，需要采取哪些标准动作？又有哪些需要注意的问题？规模增长的核心又是什么？

台湾国立大学研究团队开发了SAKURA，首个专门评估大型音频语言模型多跳推理能力的基准测试。研究发现，即使最先进的模型也面临两大挑战：一是在识别某些音频属性（如情绪）时准确率不高；二是即使能正确识别音频信息，也难以基于这些信息进行多步推理。对比实验显示，当同样的信息以文本形式提供时，模型推理能力显著提升，表明当前模型未能有效整合音频表征进入推理过程，这为未来开发真正能"听懂并思考"的AI系统提供了重要方向。

根据Crunchbase的数据，去年物联网初创公司得到的风险投资资金达到14.6亿美元，创下历史新高，相比2016年增长42％。

企业信用卡公司Brex面临AI工具采购挑战，传统数月试点流程无法跟上技术快速演进。该公司重新设计采购策略，建立新的数据处理协议和法律验证框架，加速AI工具评估。采用"超人产品市场匹配测试"，让员工深度参与工具选择决策。为工程师提供每月50美元预算自主选择软件工具。CTO建议企业"拥抱混乱"，接受AI工具采用过程的不确定性，避免过度分析导致落后。

欧洲软件巨头SAP宣布计划收购位于旧金山的人力资源初创公司SmartRecruiters，交易金额未披露，预计第四季度末完成。SmartRecruiters主要在美国市场运营，提供自动化大批量招聘软件，其平台具备AI驱动的求职者跟踪工具、招聘分析和用户友好的工作流程。收购完成后，SAP将把SmartRecruiters技术整合到SuccessFactors平台中，为客户提供增强的招聘和员工规划能力。

微软在Windows 11 Insider Preview Canary Channel build 27928中将语言和时间设置从控制面板迁移至设置应用。新功能包括添加时钟、选择时间服务器、时间格式设置以及数字货币格式更改等。微软去年曾表示控制面板"已弃用"后迅速收回，但目前仍强调其仅为兼容性保留。此外，Copilot+电脑用户可使用Copilot应用进行语义文件搜索，支持自然语言查找文档和图像。

数字化转型对云提出了新的要求，这些要求推动了云的进化。比如，多云的协同、敏捷创新等。

今天，华为云推出新产品华为云Stack，是华为云针对政企客户战略投入的重磅产品，华为云Stack是位于政企客户本地数据中心的云基础设施，这个设施能够为政企客户提供在云上和本地部署体验一致的云服务。

斯坦福大学研究团队发现，通过眼球追踪技术可以识别AI语言模型的内部工作机制。研究人员让志愿者阅读不同AI模型生成的文本，发现每个模型都有独特的"生成指纹"，能通过人类阅读时的眼球运动模式被检测出来。这项技术可以80%以上准确率预测文本来源，为AI评估和人机交互优化提供新方法。

这项研究评估大语言模型理解人类心理状态动态变化的能力，创造了DYNTOM基准测试包含1,100个社交情境和78,100个问题。研究发现即使最先进的模型表现也低于人类水平44.7%，尤其在追踪心理状态随时间变化方面表现更差，揭示了当前AI系统在理解连续社交互动中的根本局限，为开发更具共情能力的人工智能指明了方向。

随着科技的发展,物联网、大数据、人工智能(AI)、区块链和机器学习(ML)等新一代信息技术已经与相关产业深度融合。

在人人都追逐最前先进科技的硅谷，Cepton却选择沉下心来研究市场的切实需求，全心扑在ADAS（高级驾驶辅助系统）领域。

在使用人工智能来识别候选药物时，这些新的候选药物到底是被开发出来的，还是通过数学及科学方法在排查过滤之后自然遗留下来的?这些新的候选药物，究竟是被发现的、还是被设计的?这也许是种没有区别的区别。