IDC最新报告显示，在持续的数字化转型投资推动下，2019年企业应用市场全球收入同比增长7.5％至2246亿美元，排名前5位的企业应用厂商分别是SAP、Oracle、Salesforce、Intuit和微软。

Ubuntu 停服瞄准的是桌面操作系统，桌面操作系统的用户庞大且分布在各行业领域，尤其是技术工程师人员。

2018年9月13日，《2018中国福建互联大会暨智慧城市高峰论坛》在福建莆田举行。本届高峰论坛邀请全国互联网领军企业代表出席，关注“智慧城市”、“平台经济”、“人工智能”、“物联网”、“区块链”五大关键词。

Skywork OR1是昆仑公司AI团队开发的开源推理大模型，通过创新的强化学习方法显著增强了语言模型的推理能力。该研究基于DeepSeek-R1-Distill模型系列，采用名为MAGIC的训练方法，在AIME24、AIME25和LiveCodeBench三大基准测试中实现了显著性能提升，32B模型平均准确率提高15.0%，7B模型提高13.9%。研究团队通过系统研究策略熵崩塌现象，提出了有效的缓解策略，并开源了全部代码、数据和模型权重，为AI社区提供了宝贵资源。

这篇研究论文提出了一种称为"正交残差更新"的新方法，解决了深度神经网络中标准残差连接的局限性。研究人员发现，在传统残差连接中，模块输出与输入流直接相加可能导致冗余特征学习。他们的创新方法将模块输出分解为平行和正交两个组件，仅保留正交部分进行更新，促使网络学习更丰富的特征表示。在ResNetV2和Vision Transformer等架构上的实验证明，这种简单修改显著提高了模型准确率和训练稳定性，在ImageNet-1k数据集上使ViT-B模型的表现提升了4.3个百分点。

9月27日，是联想创新科技大会的个人SIoT技术产品及开发者大会分会。杨元庆在会上表示，联想创新科技大会已经举办了四届，在这个大会上，联想曾展示了很多产品和技术，现如今都融入了我们的生活中。很多前沿技术，也由梦想变为了现实...

近日，紫光股份旗下新华三集团打造的私域大模型百业灵犀（LinSeer）在中国信通院组织的大规模预训练模型标准符合性验证中，模型开发模块被评为4+，达到国内先进水平。

西门子数字工业软件公司正在扩大与AWS的战略合作协议。

作为区块链领域顶级盛会，本次峰会将充分利用平台优势，围绕区块链应用落地着重探讨，由中国信息通信研究院联合可信区块链推进计划主办的区块链与溯源论坛，将邀请区块链产业、行业、技术不同领域的专家与行业领袖，深入挖掘区块链+溯源的未来价值。

ARM V9架构强调AI、矢量和DSP性能，已广泛应用于高端智能手机和数据中心芯片，如NVIDIA Grace Hopper、AWS Graviton等。ARM在智能手机、PC等领域为AI赋能，如Arm Cortex-X4芯片。高通基于ARM架构推出面向PC的骁龙X Elite处理器。

Murena 公司面临长达数月的云存储服务中断，导致客户无法访问数据。CEO Gael Duval 承认系统架构问题,并表示新架构将于 2 月 12 日上线,以防止未来再次发生类似情况。尽管遭遇困境,公司仍坚持提供无 Google 服务的 Android 设备,以保护用户隐私。

AI时代的应用竞赛已经开始,在大模型的基础设施和技术逐渐成熟的过程中,应用创新显然将成为下一个重要的突破口。

这篇研究聚焦于掩码扩散模型（MDMs）与人类偏好对齐的创新方法。研究团队提出了"方差减少偏好优化"（VRPO）框架，解决了MDMs在偏好优化中面临的高方差问题。通过理论分析和实验验证，他们证明VRPO可显著提升模型性能，使LLaDA 1.5在数学、编程和对齐任务上全面超越其前身，甚至在数学能力上与强大的自回归模型相媲美。这一突破为语言扩散模型的对齐研究开辟了新方向，展示了MDMs与强化学习对齐方法的兼容性。

上海交通大学研究团队提出Iwin Transformer，这是一种无位置编码的分层视觉变换器，通过创新的交错窗口注意力和深度可分离卷积协作，能直接从低分辨率微调到高分辨率。该方法用注意力连接远程令牌，用卷积连接邻近令牌，在单模块内实现全局信息交换，克服了Swin Transformer需要两个连续块的局限。在ImageNet-1K上达到87.4%准确率，在语义分割和视频识别等任务中表现出色。

一项由苏州大学、微软等机构合作的研究OPENTHINKIMG首次提出了完整的视觉工具强化学习框架，解决了当前大型视觉语言模型缺乏视觉思维的问题。该研究基于Qwen2-VL-2B基础模型，开发了V-TOOLRL方法，通过分布式工具部署、轨迹生成和强化学习，使AI能像人类一样"用图像思考"。实验表明，在图表推理任务上，该方法准确率达59.39%，显著超越了同类开源系统并优于GPT-4.1，为未来AI视觉认知提供了新路径。代码已在GitHub开源，将促进相关领域研究。

卡内基梅隆大学等机构联合开发的LessIsMore技术，通过发现AI推理中的空间局部性和时间局部性规律，创新性地采用统一注意力头选择和稳定时间窗口机制，在保持准确性的同时实现1.1倍推理加速。该技术无需重新训练即可应用，为AI推理效率提升开辟了新路径。

Siemens 通过整合 IT 与工业自动化技术，依托数字孪生和 Teamcenter 等平台，实现赛车与甜甜圈生产流程的高效精密运营，推动创新与转型。

很遗憾，大部分AI模型从未被投入实际生产，意味着这些在基础设施层面的投入白白打了水漂，企业在构建及部署AI模型方面面临不小的挑战。

继南水北调、西电东送之后，又一超级工程——东数西算全面启动，数据存储产业有望获益。

英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫也表示，在加速人工智能行业落地的过程中，英特尔可以从硬件、软件和生态三个方面进行赋能。