据称，IBM正在考虑通过出售或者与一家特殊目的收购公司合并的方式拆分Watson Health医疗技术部门。

Komprise 推出了 AI 驱动的数据管道，可自动检测和保护个人隐私信息 (PII)。这项新功能旨在帮助企业防止 PII 和其他敏感数据泄露，应对非结构化数据增长和生成式 AI 带来的风险。通过系统化方法减少敏感数据风险，提升网络安全和 AI 数据治理能力。

核能技术公司Oklo与Vertiv宣布合作，为超大规模和托管数据中心开发先进的电力和冷却技术。该系统将利用Oklo小型模块化反应堆产生的蒸汽和电力，结合Vertiv的先进电力和热管理系统，为AI和高性能计算提供可靠电力，同时降低环境影响。首个试点演示计划在爱达荷国家实验室进行。此次合作旨在应对数据中心电力需求激增，通过核能技术提升数据中心能源效率。

清华大学团队开发的StreamVGGT实现了首个实时4D视觉几何重建系统，通过模仿人类视觉的时间因果感知机制，将处理速度提升30倍而精度几乎不变。该技术采用流式处理架构和知识蒸馏训练，为自动驾驶、AR/VR、机器人导航等领域提供了突破性解决方案。

伴随着深度学习的发展，如今AI已经成为整个IT产业界热门的话题，随之而来的就是NVIDIA作为AI加速器的供应商也站在了风口之上。

这篇论文介绍了美团研究团队开发的"自适应自恢复推理"（ASRR）框架，解决了大型推理模型在简单问题上过度思考的效率问题。研究发现模型具有"内部自恢复机制"，能在生成答案时隐式补充推理。ASRR通过无思考模式抑制不必要推理，并引入基于准确率阈值的动态长度惩罚，使模型根据问题难度自适应分配推理资源。实验表明，ASRR在保持高准确率的同时，大幅减少了推理长度（最高减少32.5%），并显著提升了安全性（无害率提高21.7%）。

Veritas更展示了其云数据管理平台Alta如何帮助企业高效地将关键业务负载迁移到云端,确保云中应用程序性能,同时提供高可用保障、强大的可扩展性和灵活的恢复能力,并有效简化数据保护。

Koch公司本身也正在进行数字化转型，旗下的云网络也加了进来，令挑战更加复杂。云网络包括三个层次：首先是从企业内部的数据中心到云，然后是多账户云或虚拟私有云内部，最后就是多云环境中各个云之间。Hoag表示，云网络比标准网络更复杂。

这项由EPFL和Google联合完成的研究提出了WilliamT，一种创新的低成本自动化程序修复工具。与传统的寻找漏洞根本原因的方法不同，WilliamT专注于"崩溃点修复"，直接在程序崩溃位置添加防护代码，有效阻止漏洞被利用。通过模板引导的补丁生成技术，WilliamT将令牌成本降低了99.7%，与顶级工具CodeRover-S结合使用时，能以45.9%更低的成本修复29.6%更多的漏洞。更令人惊讶的是，WilliamT甚至可以在普通Mac Mini上与小型语言模型有效运行，展示了其在资源受限环境中的卓越适应性。

时尚需要激发想象力，而奢侈品电商巨头Yoox Net-A-Porter（简称YNAP）则认为，时尚的想象力也需要动力，这个动力即——AI技术。

美国密苏里州默西医院团队开发了一个能在浏览器中运行的医疗AI模型，专门用于将医患对话转录生成标准化病历。该模型基于Llama 3.2 1B，通过1500个内分泌科病例训练，在保证隐私安全的前提下，显著提升了病历生成的准确性和完整性，严重医疗幻觉减少58.8%，为医疗AI的本地化部署提供了可行方案。

针对一些企业的关键需求，谷歌本周表示，正在与Salesforce、Box和MongoDB等伙伴展开合作，让客户更容易在谷歌云上运行其软件即服务应用。

如今，分析和商业智能（ABI）以及数据科学和机器学习（DSML）市场都在大力投资于云。新老厂商纷纷发布他们的最新云优先或纯云功能。

谷歌DeepMind团队开发出ViNT视觉导航系统，让机器人像人类一样仅通过"看"就能在陌生环境中导航。该系统模仿ChatGPT的学习方式，通过分析600万个导航轨迹掌握通用导航能力，在未知环境中的成功率达87%。这一突破将推动物流配送、家庭服务、搜救等领域的机器人应用发展。

华中科技大学研究团队提出SaM框架，通过动态选择和合并领域专家模型来改进大语言模型的命名实体识别能力。该方法摒弃传统"万能模型"思路，采用专业化分工策略，根据领域相似性和采样评估智能选择专家，然后融合其能力形成针对性强的任务模型。实验显示平均性能提升10%，某些领域达20%提升，同时具备良好的可扩展性和适应性。

Gartner开展的2019年首席信息官议程调查显示，在过去四年间，实施人工智能（AI）的企业数量增长了270%，仅过去一年就增长了两倍。

Microsoft Ignite China 2022将在1月6-7日举办，此次大会除了汇集2021全球Ignite 中最精华的课程与90多项产品技术发布，还将独家公开本地云服务产品最新进展，分享中国客户与伙伴的最佳实践。

北京大学团队开发的ReMoMask系统实现了文本到3D人体动作生成的重大突破，通过双向动量学习、语义时空注意力和检索增强指导三项核心创新，在权威数据集上取得显著性能提升，为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了高质量的动作生成解决方案，标志着人工智能向更自然人机交互迈进的重要进展。

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。

随着 AI 和数据技术的飞速发展，数据中心规模不断扩大，安全风险也日益增多。企业需依靠多层次、自动化的物理及网络安全措施，借助 AI 实时监控和智能判断，实现迅速响应和数据备份，从而保障业务连续性与敏感信息安全。