人工智能的“性格”是如何形成的？

Muddit是一种创新的统一生成框架，它使用离散扩散技术同时处理文本和图像生成。由北京大学等机构联合开发，该模型整合了预训练文生图模型的强大视觉先验，使其能高效并行地处理多模态内容。尽管仅有1B参数，Muddit在GenEval、MS-COCO和VQAv2等多项基准测试中表现卓越，推理速度比主流模型快4-11倍。其核心创新在于采用单一架构处理跨模态任务，证明了离散扩散方法在统一多模态生成中的巨大潜力。

南京大学研究团队提出T2MIR架构，通过令牌级和任务级专家混合机制，解决了强化学习中多模态数据处理和多任务适应的关键挑战。该方法让AI系统能像专家团队一样分工协作，显著提升了学习效率和任务适应能力，为构建更智能的自适应AI系统提供了新思路。

字节跳动团队开发出T-PPO算法，通过"边做边学"的训练方式，让AI训练效率提升2.5倍。该技术突破了传统PPO必须等待完整推理的限制，采用截断式训练和独立优化机制，在AIME数学竞赛中获得62分优异成绩。这一创新不仅降低了AI训练成本，还为推理模型的发展指明新方向，有望推动AI技术在教育、科研等领域的广泛应用。

IBM开放了三个专注于癌症研究的人工智能项目。

2020年2月11日，InterSystems宣布，其TrakCare®统一医疗信息系统推出一项全球性功能，以便能帮助临床医生筛选和救治新冠肺炎患者。

这篇论文介绍了3DTown，一种从单一俯视图生成3D城镇场景的创新方法。研究团队结合区域化生成和空间感知3D修复技术，无需额外训练即可创建几何一致、布局协调的3D场景。通过将场景分解为重叠区域并使用预训练生成器处理每个区域，该方法显著优于现有技术，在几何质量、空间连贯性和纹理保真度方面表现突出，为游戏开发、虚拟现实和城市规划等领域提供了实用解决方案。

MLOps（Machine Learning Operations）是一组最佳实践、框架和工具，可以帮助企业管理数据、模型、部署、监控，以及其他利用理论概念验证AI系统并使之奏效的方方面面。企业通过采用MLOps可以构建更多模型、更快地创新、应对更多的使用场景。

英特尔公司正在收购一家名为Granulate Cloud Solutions的初创公司，该公司可利用人工智能技术帮助企业加速应用和降低基础设施成本。

微软研究院前不久发布了一篇论文，揭示了一个反常识的现象：当我们和AI进行长时间多轮对话时，它们会变得越来越"糊涂"，给出的答案质量也会明显下降。微软研究院的这项研究，用严谨的科学方法证实了这个现象的存在，这不是个别模型的问题，而是几乎所有大模型的通病。研究团队测试了包括GPT-4、Claude、Gemini在内的15个主流AI模型，发现它们在多轮对话中的表现平均下降了39%。

面对现实问题，博思艾伦 CIO Brad Stone果断决定按下重启按钮。他制定出五项核心组织原则，敦促他们充分考量知情风险、重点关注DevSecOps生命周期，例如推动业务管道化改造并巩固问责制与透明度。

本文探讨了CIO们为2025年制定的职业目标。他们计划扩大人工智能应用、提高员工生产力、推动数字化转型等。文章列举了9项重要决议,包括推动创新、充分利用AI、确保AI安全部署、专注负责任的AI、从生成式AI中创造价值、赋能全球人才、创建全面学习文化、提供更好的数字体验,以及为公司长期成功奠定基础。这些决议反映了IT领导者对技术发展和业务需求的深刻洞察。

近日，软通动 力通过国际软件测试成熟度模型集成（TMMi）3级认证。这是继获得CMMI5级之后，软通动力在软件工程领域获得的又一个能力成熟度认证。

成功地领导大规模转型，需要从零开始就采取强有力的变革管理措施。

德国企业资源规划软件巨头SAP近日表示，已经收购了一家名为LeanIX的初创公司，该公司销售的工具可以为企业提供整个软件堆栈的完整情况。

清华大学和盛树实验室的研究团队开发了ShapeLLM-Omni，这是一个突破性的大语言模型，能够同时理解和生成文本、图像及3D内容。该模型通过3D向量量化变分自编码器将复杂的3D网格压缩为离散标记，使大语言模型能够高效处理3D数据。研究团队构建了包含34.6亿标记的3D-Alpaca数据集，涵盖了3D生成、理解和编辑任务。基于Qwen-2.5-vl模型，ShapeLLM-Omni不仅能从文本或图像创建高质量3D模型，还支持通过自然语言编辑3D资产，为游戏开发、虚拟现实和数字孪生等领域开辟了新可能。

日前，全球权威调研公司IDC公布了最新的《中国企业级软件定义及超融合存储市场调查报告》。该报告显示，截止到2017年第三季度，紫光西部数据在对象存储市场占有率已然达到16.3%，成为中国市场第二大厂商。

DiMeR是由香港科技大学研究团队开发的创新3D网格重建模型，通过解构式设计将形状和纹理分离处理。模型使用法线图专门重建几何形状，再用RGB图像生成纹理，成功解决了传统方法中的训练歧义问题。实验表明，它在重建精度上比现有方法提升超过30%，并在多视图重建、单图像转3D和文本到3D生成等多任务中表现出色。这一突破性工作大幅降低了3D内容创作的门槛，为游戏开发、虚拟现实和电影制作等领域提供了强大工具。

人工智能如今正成为时尚零售业中的强大工具，可用于提供个性化产品建议，同时推动客户达成购买目标。

毫无疑问，英特尔4004作为首款商用微处理器，在技术发展史上具有重要的里程碑意义，这也再次印证了技术改变生活。