在我们的工作生活中，各种英文缩写随处可见，除了给人一种不明觉厉的高Biger既视感，还有可能……闹出笑话

这项由中国香港大学、香港大学、清华大学等多所知名学府联合完成的研究，成功开发出RISE系统，让机器人首次具备了在虚拟环境中"做梦"练习的能力。通过组合式世界模型，机器人能在想象中进行大量安全训练，在动态积木分拣、背包打包、盒子封装三项挑战性任务中的成功率分别提升至85%、85%和95%，相比传统方法有显著突破，为机器人智能化开辟了全新路径。

在2018年，通过开放平台和品牌升级，客如云将助力餐饮零售业品牌“管理更高效，赚钱更简单”，通过开放平台和国际化进程，助力餐饮零售业“店开天下，客如云来”，应该不再是梦想。

在10月17日举行的百度世界2023上，百度智能云宣布，百度智能云千帆大模型服务平台已服务17000多家客户，覆盖近500个场景。

NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋表示，NVIDIA始终满足用户最苛刻的算力需求，一代一代超越摩尔定律，刷新产品和创纪录的性能，这也正是NVIDIA作为GPU发明者的品牌承诺所在。

8月11日，小米10周年发布会暨小米公司创始人雷军公开演讲成功举行，现场发布了多款10周年高端新品。其中，小米透明电视作为小米电视大师系列第二款超高端产品，凭借令人惊艳叫绝的神奇形态，成为全场焦点。

这是首个全面梳理AI深度思考技术的权威调研，由8所国际知名院校联合完成。研究建立了四维分析框架，系统阐述了让AI像人类一样慢慢思考的技术原理、实现方法、应用场景和评估标准，为这一革命性技术的发展与应用提供了完整的理论指导和实践路径。

人工智能驱动的浏览器代理正在兴起，这些代理可以自主浏览网站、检索信息并完成交易，有望改变企业与网络的交互方式。然而，早期测试显示，实际性能与承诺之间存在显著差距。本文探讨了主要参与者、技术挑战和潜在的企业应用，为企业评估和采用这一新兴技术提供了洞察。

日前，OPPO正式发布全新一代平板 OPPO Pad 2。

9 月 6 日，由 NVIDIA 主办的 2024 NVIDIA 创业企业展示华南地区深圳分站专场在深圳市举办。

9月21日，微软人工智能和物联网实验室三周年庆典以“因AI而来，向新‘元’航”为主题在张江人工智能岛举行。

特斯拉CEO埃隆·马斯克旗下的Neuralink成功将芯片植入人类大脑，旨在帮助瘫痪者恢复沟通能力，长远目标是实现人机共生。Neuralink的脑机接口设备是侵入式大脑植入物，通过无线化和增加植入电极数量等创新，提高了信号分辨率和精确度。

Linux内核开发面临动荡时期，Rust语言引入引发摩擦，多名核心开发者相继离职。文章介绍了三个有趣的替代方案：Managarm是基于微内核的操作系统，支持运行Linux软件；Asterinas采用Rust语言开发，使用新型framekernel架构实现内核隔离；Xous同样基于Rust和微内核设计，已有实际硬件产品Precursor发布。这些项目证明了除Linux之外，还有许多令人兴奋的操作系统研发工作正在进行。

英国曼彻斯特大学研究团队开发了Distilled-3DGS技术，首次将知识蒸馏应用于3D场景重建压缩。通过"多师傅带徒弟"的训练方式，该技术在减少86%以上存储空间的同时提升了图像质量，为VR/AR、自动驾驶等应用在普通设备上的部署开辟了新路径。

香港科技大学研究团队开发了SpatialGen技术，这是一个革命性的3D室内场景生成系统。该技术能够根据简单的文字描述或参考图片，在几分钟内生成逼真的3D房间场景。研究团队构建了包含470万张图像的大规模数据集，并采用创新的多视角多模态扩散模型，实现了在真实感、多样性和用户控制之间的完美平衡，为室内设计、VR/AR和机器人仿真等领域带来了新的可能性。

快手团队联合清华、浙大推出MIDAS数字人系统，通过创新的自回归视频生成框架实现多模态实时交互。系统采用深度压缩自编码器将视频压缩64倍，结合大语言模型处理音频、姿态、文本等多种输入，配合轻量级扩散头生成高质量视频。可支持双人对话、跨语言合成等应用，生成视频长达4分钟无明显质量下降，为数字人实时交互应用奠定重要技术基础。

上汽飞凡、广汽埃安、小鹏、德赛西威、智己、华人运通、蔚来、百度Apollo等合作伙伴展示基于NVIDIA DRIVE打造的最新的软件定义汽车与智能出行解决方案。

让轻薄折叠和真旗舰可以兼得，小米MIX Fold 3 发布，8999起。

那些以线下场景作为核心依托的企业，将如何通过数字孪生的快速发展而获益？

这项由阿里巴巴云计算联合浙江大学、南京理工大学开展的研究提出了Repair-R1方法，革命性地改变了自动化程序修复的思路。不同于传统的"先修复后测试"方式，该方法要求AI首先生成诊断性测试用例来理解错误根因，再进行针对性修复。通过强化学习框架同时优化测试生成和代码修复能力，在四个基准数据集上取得显著改进：修复成功率提升2.68%-48.29%，测试生成成功率提升16.38%-53.28%。这种"理解驱动"的修复策略为智能编程助手开辟了新方向。