音视频社交软件 Clubhouse 的估值较 3 个月前又翻了两番。当地时间 4 月 19 日，Clubhouse 宣布完成 C 轮融资，估值已达 40 亿美元。

在ThoughtWorks数据及AI业务负责人史凯看来，现在数字化转型已经进⼊到数据驱动的新阶段，为了全方面挖掘数据的价值，ThoughtWorks将精益思想与数据创新进行融合，推出了精益数据创新架构，帮助企业用精益敏捷的方法构建数据运营、智能创新的能力。

机电控制是智能车最重要的输出功能，假如您使用Jetbot官方的自行打印车体并用组装方式来搭建智能小车的话，就需要搭配下图这个 ”DC-Stepper-Motor” 控制板，因为3D打印车体是根据这个控制板所设计的。

高通公司全球高级副总裁、技术许可业务中国区总经理钱堃出席高峰论坛并发表了题为“5G赋能数字未来”的讲话

除了以新奇特来吸引眼球，有的厂商则是以实力来说话。比如英特尔，其举行了主题为“智能驱动创新”（Innovation through Intelligence）的新闻发布会，这场发布会请来了英特尔CEO和两大部门的高管，可谓是“众星云集”。

纽约大学阿布扎比分校研究团队提出了一种创新的两阶段训练方法，解决了AI领域的数据稀缺问题。他们首先让AI模型在简单的"骑士与恶棍"逻辑游戏中"热身"，学习通用推理技能，然后再用少量特定领域数据进行强化学习。实验表明，这种方法不仅大幅提升了模型在数学、编程和多学科理解任务上的表现，还显著提高了样本效率，使用仅100个样本就能达到传统方法需要数千样本才能实现的效果。更重要的是，"热身"过的模型在适应特定领域后仍能保持跨领域的泛化能力，为资源受限环境下开发强大AI系统提供了实用策略。

康奈尔大学团队提出的"神秘语言模型"(Eso-LMs)创新性地融合了自回归和掩码扩散模型的优势，实现了两种范式间的平滑过渡。研究最大突破在于首次为掩码扩散模型引入KV缓存技术，同时保留并行生成能力，使推理速度比标准扩散模型快65倍，比半自回归模型快4倍。通过设计特殊的注意力机制和采样策略，Eso-LMs在保持扩散模型并行生成优势的同时，解决了传统扩散模型的效率瓶颈，为语言生成任务提供了质量与速度兼具的新解决方案。

在第七代微软小冰发布会上，微软宣布将把小冰背后的计算框架通过工具包的方式开放出来，让用户自己轻松构建具有完整情感计算能力的人工智能助手、社交对话机器人、人工智能内容创作和IP人物角色等，从而帮助更多公司创造自己的“AI beings”。

突如其来的疫情，极大影响了人与人之间的正常交流。企业为了保持业务的正常运营，主动或是被动的开始通过互联网实现数字化转型。然而转型的路途并非一帆风顺，下面我们就从安全的角度来看一下，在后疫情时代，企业的业务安全又会面临哪些新的安全挑战。

在近日举行的2021年英特尔架构日上，英特尔推出两大x86 CPU内核、两大数据中心SoC、两款独立GPU，以及变革性的客户端多核性能混合架构，为我们完美呈现了XPU的产品组合。

本期《对话数字中国》的话题聚焦在汽车产业，至顶科技CEO兼总编辑高飞与来自延电科技和IBM的嘉宾展开对话，深入探索汽车研发的数字化竞争力，以及由此带来的产业变革。

高通公司全球高级副总裁钱堃出席了2021中国企业家博鳌论坛，发表了题为“5G赋能数字经济，开辟合作新空间”的主题演讲，分享了5G、AI、IoT等新技术的发展、融合为各行业带来的机遇以及在各垂直领域应用的实践成果。

国家如何才能占据科技领先地位？

信创产业,即信息技术应用创新产业,是我国 IT 产业发展升级采取的长期计划。

随着网络从使用基于频分双工（FDD）的通信链路发展到使用时分双工（TDD），不仅出现了频率方面的需求，同时还产生了对精确相位和时间同步的需求。

想象你正在教一个孩子认识世界。你会选择重复同一个知识点上千次，还是会精心挑选各种不同类型的有趣知识点来丰富他的认知？大语言模型的学习过程也有类似的道理。

电子科技大学研究团队突破性发现：仅使用不到10%的精选训练数据，就能让多模态AI的推理能力超越传统全数据训练方法，同时缩短40%训练时间。他们开发的RAP数据选择框架通过因果差异分析和注意力评估，精准识别能激发AI真正多模态推理的"认知样本"，颠覆了"大数据必然更好"的传统观念，为AI训练开辟了质量优先的新路径。

港中深研究团队发现语音AI系统"答非所问"的根本原因在于声学和语义理解的认知鸿沟，并提出EchoX解决方案。通过创新的"回声训练"方法，EchoX用仅6千小时训练数据就在知识问答任务中取得显著性能提升，综合得分46.3分超越主流系统，为语音AI发展指明新方向。

“假新闻”一词已经成为当下的热门话题，而Deepfake(即看似真实，但实为伪造的视频操纵行为)则会进一步加剧民众与媒体之间的不信任危机。

AWS Amazon Bedrock负责人Atul Deo正致力于让人工智能软件变得更便宜和更智能。他在12月re:Invent大会前只有六个月时间来证明这一目标的可行性。Deo表示AI领域发展速度前所未有，模型每几周就会改进，但客户只有在经济效益合理时才会部署。为此，AWS推出了提示缓存、智能路由、批处理模式等功能来降低推理成本，同时开发能执行多步骤任务的自主代理软件，将AI应用从聊天机器人转向实际业务流程自动化。