多年以来，AI技术成为全球各国政府的关注焦点，并敦促其纷纷拿出自己的AI发展战略、借此改变远程办公时代下的运作方式。

在未来三到五年内，大家就会看到我们目前所做的一切初步转化为成果。而可能在此之前，晶圆代工厂的业务调整就已经能反映出RISC-V的进步速度。

5月，科技零售商Currys宣布选择微软和埃森哲帮助自己开发核心的云技术基础设施，以支持整个业务中由人工智能驱动的计划。

GitHub需要买家，而拥有如此实力的巨头确实不多。

6月11日，OpenAI首席执行官Sam Altman在他的个人博客上发表了一篇文章，题为《温柔的奇点（The Gentle Singularity）》，他认为超级智能（superintelligence）即将到来，奇点已经开始，但这一过程是渐进的而非灾难性的。

新版本OpenVINO不仅体现了英特尔的产品领导力，还体现了其与开发者、生态伙伴一起推动智能边缘创新方案的努力。

英属哥伦比亚大学团队开发了ALMA系统，让AI智能体能够自主设计最适合的记忆架构，突破了传统人工设计记忆系统的局限。该系统在四个测试环境中全面超越人工基线，平均性能提升6.2%-12.8%，展现出更高的学习效率和适应性，为开发能够持续学习的通用AI系统奠定了重要基础。

2018年是中国改革开放40年。过去这40年，中国坚持融入全球价值链，实现了历史性的转变，成了全球第二大经济体。

Meta AI团队开发的AggLM技术突破了传统AI多数投票的局限，通过强化学习训练模型学会智能聚合多个候选答案。在数学竞赛测试中，该技术将正确率从35%提升至50%，相比传统方法提升45%。AggLM不仅能选择正确答案，还能创造性地组合不同答案中的有用信息，展现了AI向人类专家级推理能力的重要进步。

1997年,国际象棋冠军卡斯帕罗夫,输给了“深蓝”,一台电脑。于是有人恐惧于“机器至上”的终局。

与很多创业公司一样,在过去十几年,纷享销客始终在中国SaaS产业摸爬滚打。

作为一款依然延续三年前设计，新增功能也早已出现在竞争对手机型之上的新手机，iPhone 11 Pro似乎很难搅动消费者们的兴奋之情。

这项研究提出了PathFinder-PRM，一种创新的层次化过程奖励模型，通过先分类数学和一致性错误，再估算步骤奖励分数，从而提升大语言模型的数学推理能力。研究团队构建了40万样本的数据集，使用细粒度错误标签训练模型，在多个基准测试上超越了现有最佳模型，并以更高的数据效率实现了更好的端到端数学问题解决能力。这种方法像经验丰富的数学老师一样，不仅指出错误所在，还能提供更精确的改进指导。

AI——以及如何从中创造现实、值得信赖的价值——已经颠覆了IT议程，但管理不断深化的供应商名册、确保企业安全以及培养人才也开始重塑CIO的议程。

腾讯AI实验室联合多所知名高校开发了一种名为CDE的新型AI训练框架，通过模仿儿童的好奇心学习机制，让大语言模型能够自主探索未知领域。该方法使用两套"好奇心传感器"指导模型学习，在数学推理任务上平均提升3个百分点，同时解决了传统方法中的"校准崩塌"问题，为开发更智能自主的AI系统开辟了新路径。

AI推理领域的重要性日益凸显，市场重心从AI训练转向推理。Groq LPU推理卡解决了性能和成本问题，使AI推理大规模部署成为可能

研究机构Research and Markets预测,2020年全球SSD市场规模为348.6亿美元,到2026年,这一数字预计将增加到803.4亿美元。

AITEE是一款由德国康斯坦茨应用科学大学研发的电气工程智能辅导系统，结合大型语言模型和图神经网络技术，能够理解手绘和数字电路图，通过检索增强生成找到相关解决方法，并使用苏格拉底式对话策略引导学生独立思考。系统不仅能准确识别电路组件和结构，还能通过并行Spice模拟验证计算结果，有效解决了传统教育中的"教师带宽问题"，为电气工程学生提供个性化、可扩展的学习体验。

斯坦福大学等机构研究发现，即使是最先进的AI推理模型在数学不等式证明中也存在严重缺陷。虽然这些模型能在65%的情况下给出正确答案，但推理过程的整体正确率仅为10%。研究通过新开发的IneqMath数据集和AI评判系统，揭示了当前AI在严密逻辑推理方面的根本性挑战，为AI数学推理能力的评估和改进提供了重要参考。

支持5G、崭新醒目的设计、更加强大的相机以及四种不同型号，共同成就iPhone 12这一全新家族。