6月14日，联想与中国环境报社联合举办了主题为“数字化创新加速企业绿色低碳发展”新IT思享会。

今年全新一代骁龙8移动平台发布时，高通再次翻译翻译了，什么叫脑洞大开。

中科大与Metastone公司合作提出"归因接地"框架，通过分析真实指令的产生机制来大规模合成高质量训练数据。该方法将指令归因于文档、用户和动机三要素，构建了100万条指令的SynthQuestions数据集。实验显示，用该数据集训练的AI模型性能显著提升，证明了质量胜过数量的重要性，为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。

想象一下，你看到一张漂亮的3D设计图片，决定自己动手做一个。但当你开始尝试时，却发现这个设计在现实世界中根本无法站立或组装。这正是目前3D生成技术面临的关键问题。

Cora是一项来自西蒙弗雷泽大学的研究，提出了一种利用少步骤扩散模型进行对应感知图像编辑的新方法。它通过三大创新解决了现有编辑技术的局限性：对应感知噪声校正、注意力插值映射和结构对齐。这使Cora能够出色处理非刚性变形、物体替换和添加等复杂编辑任务，同时保持图像身份和结构的完整性。研究显示，Cora不仅在质量上超越其他少步骤编辑方法，还与计算密集的多步骤技术相媲美。

千叶珠宝把会员管理分成三步：第一，建立会员系统，积累会员数据；第二，完善会员权益和服务，增加会员粘性；第三，搭建大数据决策平台，实现精准分析。如今，千叶珠宝已经迈上了前两个台阶，而在未来的一年里，大数据决策平台的搭建将成为其核心目标。

2025年上半年见证了AI领域的重大突破。Meta投资143亿美元成立超级智能实验室，微软声称其AI诊断准确率比医生高4倍。四大AI力量正在重塑社会：计算成本下降25倍但GPU供应仍然紧张；合成数据市场预计2030年达37亿美元；50个主要模型发布打破算法极限；特斯拉等公司准备在2025年末商业化人形机器人。这些力量相互放大，为准备充分的企业创造机遇，给未准备者带来威胁。

2021 最火的新概念，莫过于元宇宙。2021 年 10 月 29 日，Facebook 宣布改名 Meta；2021 年 11 月 1 日，“元宇宙第一股” Roblox 经过短暂调整，宣布重新上线。接下来关于元宇宙的线下 / 线上讨论如火如荼，元宇宙概念的热度可见一斑。

ScanBot是康涅狄格大学研究团队开发的首个专为高精度表面扫描设计的指令条件数据集，旨在解决机器人在精细工具使用方面的能力缺口。与传统数据集专注于抓取和导航不同，ScanBot关注亚毫米级精度控制，包含12个物体、6类任务和近900个扫描轨迹。研究评估了GPT-4、Gemini等大模型在参数选择、区域定位和轨迹生成方面的能力，发现即使最先进模型也难以满足工业扫描所需的精度要求，揭示了机器人智能向工具特定感知与控制发展的新方向。

更抗摔、更防水、更长续航，Redmi Note 14系列正式发布，售价1099元起。

在民营企业里，员工普遍缺乏对企业的认同感。很多员工离开公司后，不但不会感恩，甚至还会对前任雇主产生发自内心的憎恨。今日推荐 职场旋风 一篇文章，论民企的“人肉电池”和外企的“职业培养”。

备份这事很无聊，但却能在关键时刻拉你一把。

当代年轻人，经营游戏或许比经营人生还认真，因为相比柴米油盐的现实生活，游戏世界就像是专属于自己的回血舱和社交屋。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

德国慕尼黑工业大学研究团队探索了AI自动生成解释是否能帮助其他AI模型提升决策性能。研究使用四个大型语言模型生成自然语言解释，并测试其对传统模型和先进语言模型的影响。结果显示，解释能显著改善传统模型表现，但对大型语言模型效果复杂，有时甚至产生负面影响。研究为理解AI协作机制和优化多模型系统提供了重要见解。

SAP实验室研究团队开发了DIAFORGE系统，通过三阶段训练显著提升AI助手在企业环境中的工具调用准确性。该方法专门解决AI助手面对相似工具时的选择困难，通过模拟真实企业场景训练AI主动澄清用户需求。实验结果显示，经过训练的模型比GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet分别高出27和49个百分点，为企业AI助手的实际应用提供了重要突破。

2018年8月，戴尔易安信宣布推出其新的高性能模块化基础架构——PowerEdge MX7000。7U机箱的MX7000是戴尔易安信公司M1000e模块化刀片机箱的一种改进。

当然，面对市场上的众多竞争者，IBM没准会很快在品牌宣传中用上橙色和柠檬绿等鲜艳的色彩。但真正代表IBM未来规划的应该是IBM Garage等部门，他们是创新的代表、也是蓝色巨人前行途中的探路者。我们期待着一个永远鲜活、永远年轻的IBM。

这项由加州大学圣克鲁兹分校和eBay联合完成的研究首次揭示了先进AI模型的"睁眼瞎"问题：它们虽然具备强大的感知和推理能力，却无法识别表面合理实际有缺陷的指令。研究发现，即使是最先进的AI系统，在面对物体缺失、指代模糊、事实矛盾和目标不可行等隐性问题时，正确识别率不到40%。更令人意外的是，这些AI系统其实内心已经察觉到问题，但因过度训练的服从性而不敢表达。当被允许提出澄清性问题时，它们的表现瞬间飙升至94%以上，表明简单的交互设计改进就能大幅提升AI系统的可靠性。

清华大学团队开发出多模态感知推理网络，这是首个能从人类表情、动作等外在表现准确推断内在情感状态的AI系统。该系统综合分析面部表情、语音语调、肢体动作等多维信息，在复杂情感识别中达到87.3%准确率，已在医疗、教育等领域试点应用。这项技术突破了传统单一感知模式限制，具备动态权重分配和时序建模能力，为构建更智能人性化的人机交互奠定基础。