不管是组织架构还是产品研发团队，印象笔记的产品生态的不断升级完善，帮助用户将高价值信息搜集、整理、内化为属于自己的信息，在成为国人真正的“第二大脑”的赛道上越跑越远。

当前，国内经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段，优化经济结构、转换增长动力成为企业发展的新引擎。

随着大数据和硬件计算能力的迅猛发展，AI人工智能在近几年已获得重大突破，人工智能赋能于各行各业，如公安、汽车、教育、工业等等。

混合办公的推行，需要一个全新的运行模式，并且将至少涉及三个层面的变革——文化的、流程的，以及技术的。

NVIDIA与西门子的合作将整合具有互补性的技术和生态系统，从而加速工业元宇宙的到来，使工业企业达到降低成本、提高生产效率的目的，助力工业高质量发展，实现智能制造的进一步升级。

穆迪评级公司一份新的行业报告预测，由于人工智能进步和持续的数字化转型需要计算能力，对数据中心容量的需求正在激增。

“我们不仅在操纵自己的身体，也通过自己的身体体验整个世界。大脑负责表达这个世界，以引导我们在其中采取有意义的行动。”

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。

作为数据应用结果的展现，管理会计报告在数据来源、数据传递、数据分析以及数据展现等方面均面临重大变革。如何构建数字化企业管理会计报告的应用模式？管理会计报告将有哪些创新应用？这些都是身处数字化转型期的企业管理者普遍关心的问题。

伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现，经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象，但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距"，即生成答案的能力强于验证答案质量的能力，且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息，为AI多模态推理发展提供了重要启示。

阿斯顿马丁阿美F1车队已完成向NetApp存储系统的全面迁移。NetApp系统支持AI驱动的设计、仿真和比赛策略，用于遥测分析、赛事策略优化和赛车性能提升。该解决方案基于FlexPod融合基础架构和StorageGRID对象存储，覆盖英国工厂到各赛道的混合云环境，实现PB级数据的高效处理和传输。

康考迪亚大学研究团队通过对比混合量子-经典神经网络与传统模型在三个基准数据集上的表现，发现量子增强模型在准确率、训练速度和资源效率方面均显著优于传统方法。研究显示混合模型的优势随数据集复杂度提升而增强，在CIFAR100上准确率提升9.44%，训练速度提升5-12倍，且参数更少。该成果为实用化量子增强人工智能铺平道路。

中国企业在最近谈的最多的几个话题就是人工智能、高速技术变革、高度人才竞争。LinkedIn在去年提出人才智能战略，基于数据和洞察帮助企业打造人才智能战略，把人才变为企业核心竞争力。

从11月13日起，这将是一场持续半个月的购物狂欢。在开启“剁手”模式前，亚马逊海外购告诉你正确的姿势。

上海AI实验室团队提出TAIL方法，让大语言模型学会图灵机的推理方式，通过线性转换、原子状态和内存获取器三个核心模块，显著提升了AI在长文本推理任务上的表现。在18个算法任务的测试中，该方法训练的模型展现出优秀的长度泛化能力，超越了多个先进模型，为解决AI长文本推理难题提供了新思路。

互联网巨头的新玩法，是一次跨维度挑战，但是也是一次新思维重塑。这既未见得不能给传统玩家以新启发，也不好说某天守城一方也可以借此新模式反攻互联网。

在郑宇教授看来，一家真正做好智能城市、服务智慧社会建设的科技公司，一方面要有顶天的技术能够带动产品和业务的发展，另一方面要通过产业落地，获得源源不断的数据、推动核心技术持续领先和在应用上的战斗力。

清华大学研究团队开发出VideoScene技术，能够仅从两张普通照片一步生成完整3D场景视频，速度比传统方法快50倍。该技术巧妙结合了3D重建与视频生成，采用"3D感知跨越流蒸馏"策略和"动态去噪策略网络"，在多项评估指标上显著超越现有方法。这项突破为VR/AR、游戏开发、电商展示等领域带来革命性应用前景，标志着从"大量数据依赖"向"智能有限数据利用"的重要转变。

阿里巴巴推出Visual-CoG技术，首次让AI绘画学会"分步思考"。该技术通过语义推理、过程优化和结果评估三个阶段，显著提升了AI处理复杂描述的能力。测试显示，在计数、位置、颜色等关键指标上提升15-48%，特别是推理任务成功率达77.5%，为AI绘画的智能化发展开辟了新方向。

这项由北京大学和清华大学联合完成的研究首次提出时间自奖励语言模型，通过"锚定拒绝"和"未来引导选择"策略解决了AI自学习中的梯度消失问题。该方法让AI既能从过去的低水平样本中学习反面教材，又能向未来的高水平样本学习正面目标，成功维持了清晰的学习对比信号，在多个基准测试中显著优于传统自奖励方法。