消费模式的变化驱动了企业变革，同时，企业变革也在驱动技术的升级与服务模式的转变。随着数字化转型进程的渐渐深入，技术与商业趋于融合，许多企业都在重构自己的业务体系。

数字化转型的核心不在于淘汰员工，而是帮助员工完成转型，成为企业新一代的数字化人才，为企业所用。

浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破，能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离，系统不仅保持了原始场景结构，还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比，Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先，为创意内容制作开辟了全新可能。

华盛顿大学联合约翰斯霍普金斯大学开发的AGENTSYS框架，通过创新的分层隔离架构解决AI智能体的间接提示注入攻击问题。该系统将攻击成功率从30%降至0.78%，同时提升任务完成效果，为AI安全防护提供了架构级解决方案。

AI真正的业务价值：不是替代人，而是解放人。

硅谷科技巨头多年来一直宣传AI智能体愿景，但现有技术仍然有限。强化学习环境被视为训练AI智能体的关键技术突破。这些环境模拟真实工作场景，让智能体学习复杂任务。顶级AI实验室正大量需求此类环境，催生了Mechanize、Prime Intellect等初创公司。数据标注巨头Scale AI、Surge也在转型。据报道，Anthropic考虑明年投资超10亿美元。尽管前景看好，但专家对强化学习环境的可扩展性存在分歧。

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

余承东的“华为三部曲”

高性能计算机也被称作并行计算机，由很多台计算机同时并行计算，以解决一个复杂的问题。搭建高性能计算的演示环境之前，需要有一些考虑和准备。

硅谷科技巨头多年来一直宣扬AI智能体能够自主使用软件完成任务的愿景，但现有的消费级AI智能体技术仍然十分有限。为了让AI智能体更加强大，业界正在探索新技术，其中包括模拟工作空间的强化学习环境。这些环境可以训练智能体执行多步骤任务，正成为智能体开发的关键要素。目前主要AI实验室都在内部构建强化学习环境，同时寻求第三方供应商提供高质量环境。

经历过Hadoop大起大落的Cloudera还会有一个怎样的未来？

MIT和Jina AI联合开发的jina-code-embeddings代码嵌入模型，通过改造预训练代码生成模型实现高效代码检索。该模型支持自然语言查询代码、技术问答和跨语言代码搜索，尽管参数规模较小（0.5B-1.5B），但在25项基准测试中表现优异，为AI辅助编程和智能开发环境提供了高性价比的基础工具。

今年三月，阿里云正式发布“不做SaaS，被集成”的生态策略， 坚定的承诺让伙伴来做更多更好的SaaS，把企业服务的空间交给对业务领域和企业有深度认知的伙伴。

人工智能正在全面改变互联网，从ChatGPT的火爆到谷歌在搜索结果中嵌入AI摘要。本文整理了53个重要的AI术语，涵盖从基础概念到前沿技术的完整词汇表。包括人工通用智能、大语言模型、神经网络、机器学习等关键概念，以及ChatGPT、Gemini、Claude等主流AI产品介绍，帮助读者深入理解AI技术生态。

随着AI加速了云的采用和客户的需求，云计算初创公司在2023年也火热发展起来。

数字孪生的5个成功应用案例。

“流量为王的时代即将走向尽头”，这一声音听起来似乎像是遥远的数字乌托邦。前几年Web3一直是一个理论上的宏伟愿景，直到去年关于Web3的讨论开始层出不穷。2021年12月，路透社颁布“2021年度科技热词”，Web3和元宇宙、NFT、山寨币等一起上榜。

在英伟达公布其2025财年第二季度财务业绩以及华尔街投资者用真金白银表达消极反响之后，我们有幸与这家加速计算巨头的首席财务官Colette Kress进行了交流。

近年来随着智能化水平快速提高，诸多行业对芯片的需求加剧，至今已经被人类制造出来的芯片达上千种之多，分别适用于不同的设备并负责不同的功能。

一个本不合理的前提基础，在现代社会其实已经不复存在。