Grammarly推出全新文档界面，基于去年收购的生产力初创公司Coda技术构建。新界面配备AI助手和多项面向学生及专业人士的AI工具，包括AI评分器、校对器和引用查找器。界面采用模块化设计，支持插入表格、列表、标题等元素。AI工具包括读者反应分析、智能评分、引用生成和改写功能，还新增了抄袭检测和AI生成内容识别代理。

微软正在采取各种措施，将Azure的可靠性在此前透露的99.995％的平均时间运行水平上再做进一步的提高。

一个新的机器人时代已经开启。

AI项目从试点转向生产阶段时，企业面临意外的云成本激增问题。推理工作负载需要全天候运行以确保服务正常，成本可能一夜间飙升1000%以上。许多公司每月费用从5000美元激增至50000美元。为控制成本，企业开始采用混合架构：将推理工作负载迁移至本地或托管设施，训练任务保留在云端。这种模式可削减60-80%的基础设施支出，在保持性能的同时实现成本可预测性。

在互联网金融和数字金融所带来的颠覆与冲击下，传统金融机构的服务意识与形态已经发生了根本改变。金融机构只有牢牢把握IT技术的先进性与创新性，才能更好地适应未来市场的变化，并在这场竞争中胜出。

Rubrik的虚拟气隙不可变云备份库现已支持谷歌云平台，加入原有的AWS和Azure支持。Rubrik云备份库作为Rubrik安全云的组件，提供托管式、云原生、安全隔离的云端不可变备份存储库。该解决方案在网络攻击或其他不利事件发生时，确保客户能够获得干净、未受损的数据副本进行恢复，包含基于角色的访问控制和客户管理密钥加密功能。

8月9日，由唱片库携手深圳交响乐团、加密空间Cryptospace共同打造的全景声数字交响乐唱片——《马勒第二交响曲·复活》在Cryptospace平台上限量首发！

上海交大团队开发EfficientVLA框架，通过三重优化策略让机器人大脑提速93%：简化语言模块冗余层、精选关键视觉信息、缓存动作生成中间结果。该无训练方案将计算量降至28.9%，任务成功率仅降0.6%，为高性能机器人在普通硬件上的实用化部署开辟新路径。

国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部联合发布《互联网信息服务深度合成管理规定》（以下简称《规定》），自2023年1月10日起施行。

Snowflake和Databricks已成为企业AI项目中最受CIO青睐的两大平台。两家公司起初定位不同，Databricks专注非结构化数据处理和实时分析，Snowflake则专注云端数据仓库的抽象化和简化。随着生成式AI的爆发，两家公司在数据科学和机器学习平台市场展开直接竞争。专家认为，Snowflake在易用性、安全性和结构化数据分析方面表现出色，而Databricks则提供开发者友好的环境和强大的AI工具支持。

如果企业组织部署了最新最好的数据分析工具，却没能组建一支一流的分析团队，会发生什么情况？结果就是错失了机会，又浪费了大量的时间和金钱。

这个突破意味着，未来的AI助手将不再是被动的问答机器，而是能够主动、适时地参与人类对话的智能伙伴。

根据一份最新报告所言，目前我们正处于人工智能革命的悬崖边缘。在这场革命当中，我们创造的技术可能同时呈现出善意、恶意与丑陋的面貌。

CIO名人堂成员Steve Randich和Neal Sample就如何建立和领导能够带来变革性成果的IT文化进行了探讨。

微软研究院提出潜在分区网络（LZN），首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制，让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能，还能独立完成各类任务，多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。

在手机应用“泛滥”的今天，我们或许开始越来越倾向于以一种更加直观的方式来获取信息，而目前最符合这种要求的就是以视频为载体的各类应用，同时手机配置及网络质量的不断升级，也为视频应用的普及扫清了障碍。

顺便了解了它自己对数字化转型的看法。

北京智源人工智能研究院团队提出InfoSeek框架，通过创新的数据合成方法让3B小模型在深度研究任务上媲美大模型。该框架将复杂问题形式化为层次约束满足问题，采用双代理系统构建高质量训练数据，成功训练出在BrowseComp-Plus基准测试中超越多个商用API的模型，证明了精心设计数据的重要性，为AI深度推理能力发展奠定基础。

在《三体》小说中，维度战争给读者留下了深刻的印象。而在商业变革中，“降维打击”实际上就是数字化转型的过程，即通过高阶算法对数据进行升维，抽取海量数据中的特征并描述出来，进而重构一个新的商业世界。

华南理工大学研究团队开发出Grounded-VideoDiT系统，突破了AI长视频理解的关键技术瓶颈。该系统通过扩散时间潜在编码器、实体感知分割跟踪和混合标记策略三大创新，让AI具备了精确的时间定位、物体跟踪和多模态推理能力。在多项测试中表现优异，为教育、安防、医疗、体育分析等领域的视频应用开辟了广阔前景。