目前，中国整体经济形态正在持续从传统经济向数字经济转型，数据和数字技术已成为各组织的关键生产要素和重要竞争策略。

戴尔PowerVault ME5系列是专为SAN和DAS环境构建和优化的入门级块存储阵列，专注于简单、性能和经济性。

清华大学研究团队通过MotionBench发现，当前最先进的AI视频理解模型在精细动作理解方面存在严重不足，准确率不足60%。他们提出的通过编码器融合技术TE Fusion有效改进了这一问题。这项研究揭示了视频AI理解的基础能力缺陷，为该领域发展指明了新方向。

以城市级、市域级的三维地图数据更新能力为基础，AIRLOOK携手合作伙伴，更加多元化地推动数据产品在公共安全、应急消防、综合治理等政府管理领域，以及房地产、影视、品牌营销等商业级市场的广泛应用。

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。

香港中文大学团队首次将"链式思维推理"技术应用于AI绘画领域，教会AI像人类画家一样"边画边思考"。通过开发专门的PARM评估模型和多种训练策略，让AI绘画在复杂场景描述上提升24%，超越知名的Stable Diffusion 3模型15%。这项突破为AI创作工具带来更智能的"自我反思"能力。

华东理工大学团队提出I2CR框架，通过"文字优先、视觉辅助"的多轮反思机制解决多模态实体链接难题。该框架模仿人类认知过程，先用文字信息判断，再通过内部一致性检查和跨模态验证，必要时引入OCR、图像描述等视觉线索进行迭代优化。在三大数据集上准确率分别提升3.2%、5.1%、1.6%，达到业界最佳性能。

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。

卡内基梅隆大学团队发现AI智能体"多试试"比"多想想"更有效的新规律。研究提出TTI方法，通过增加交互步骤而非延长单步思考时间来提升性能。在网页任务中，该方法让AI学会探索、比较和调整策略，在WebVoyager和WebArena基准测试中创下开源模型新纪录。这一发现挑战了传统"深思考等于高智能"的假设，为构建更适应复杂现实环境的AI系统开辟了新方向。

回顾过去的十余年，人工智能的进步可谓“耀眼”。尤其是从2015年“阿法狗”横空出世之后，人工智能行业的发展速度一骑绝尘。归根结底，是人类在人工智能领域探索50余年，最终才在半导体技术和软件技术的帮助下，找到了机器学习领域的突破口。

漱玉平民对于数字化建设非常重视，一步步通过技术创新，推动客户服务，构建起覆盖“医、药、康、养”全生命周期的大健康生态圈。

数字孪生的5个成功应用案例。

新华三绿洲平台3.0将产品能力再度升级：实现五大技术能力的升级，推出了五大行业特色解决方案，配套六类服务能力的保障，三位一体构筑更领先的用数底座。用落地的用数方案、更全面的用数服务，助力百行百业‘用数’、‘赋智’，全速推进业务创新。

阿里巴巴集团和同义实验室的研究团队推出了WebDancer，这是一种能够在网络上自主搜索信息并回答复杂问题的智能体系统。研究团队提出了一个四阶段构建框架，包括数据合成、轨迹采样、监督微调和强化学习。他们创新性地开发了CRAWLQA和E2HQA两种方法来生成高质量训练数据，并采用ReAct框架使智能体能够交替进行思考和行动。实验结果表明，WebDancer在GAIA和WebWalkerQA等基准测试中表现优异，甚至在某些情况下超越了GPT-4o，证明了该方法在构建自主信息搜索智能体方面的有效性。

随着2025年的到来，CIO们面临的IT格局与一年前大不相同。AI曾经被视为一种新鲜的创新，现在已经成为主流，影响着企业的方方面面。在接下来的12个月里，IT领导者将会看到有更多的创新，以及一些严峻的挑战。

Web层面的社交时代恐怕已经终结，这虽然未必是坏事，但我仍然怀念那些人人都在同一网络中的美好时光。

6月7日，以“Modern架构Go天下”为主题的2018 IBM Systems创行者高峰论坛在南京召开。IBM与数百位企业客户、生态伙伴一道，畅议现代化IT基础架构建设与数字化创新路径。

PC行业正在经历一场巨变。华为很早就观察到这一点，并不断通过产品实践提出新的解决方案——智慧办公。

复旦大学联合牛津大学等机构发布MOSEv2数据集，这是目前最具挑战性的视频目标分割基准。数据集包含5024个复杂场景视频，涵盖恶劣天气、密集人群、目标消失重现等真实世界挑战。测试结果显示，包括SAM2在内的先进AI模型性能大幅下降，从理想数据集的90%+准确率降至50%左右，揭示了AI技术与实际应用需求的巨大差距。

由于具备了这些“天时地利人和”的条件，近几年来，开源开始“出圈”，从开发者世界大步走进了各行各业的诸多业务场景。