这是阿里巴巴通义实验室推出的创新AI训练框架ZEROSEARCH，通过虚拟搜索环境替代真实搜索引擎进行训练，成本降低80%以上，效果反而更好。该方法采用渐进式学习策略，从简单到复杂逐步提升训练难度，让AI掌握稳定的搜索技能，为AI搜索能力发展开辟了经济高效的新路径。

卡内基梅隆大学研究团队提出MRT方法，通过元强化学习优化AI推理过程。该方法不仅关注最终答案正确性，还奖励思考过程中的有效进展，解决了现有AI"思考时间长但效率低"的问题。实验显示MRT在数学推理任务中准确率提升2-3倍，计算效率提升1.5-5倍，为构建更智能高效的AI系统提供了新路径。

红帽中国区总裁在日前红帽“Open讲”活动中表示，红帽作为全球第一大开源软件公司，已经能够提供非常完整的技术支持，但有两点它是坚决不做的，一是不做硬件，二是不做应用。

Mozilla发布Firefox 141浏览器新版本，解决了Linux用户长期面临的后台更新重启问题。现在即使程序在后台更新，用户也可继续使用直到方便时重启。新版本还减少了内存使用量，为标签组功能添加AI智能命名，支持垂直标签栏控制区域大小调整。地址栏新增单位换算功能，Windows用户获得WebGPU支持，更多国家支持地址自动完成，新增九种语言的设备端机器翻译支持。

文章指出，自 ChatGPT 引发生成式 AI 革命以来，该技术正从传统的创意与编码辅助转向提供情感支持、生活规划与个人发展建议，预示着 AI 未来将作为协同助手出现，助力缓解压力、提升工作效率。

南京大学团队提出PixNerd，一种革命性的像素空间图像生成模型。该模型摒弃传统VAE两阶段架构，直接在像素层面工作，通过神经场技术实现端到端训练。在ImageNet测试中达到2.15 FID，推理速度比同类模型快8倍，支持任意分辨率生成。研究还扩展至文本生成图像，在GenEval和DPG基准测试中表现优异，为AI图像生成提供了更简洁高效的解决方案。

小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化，在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型，甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施，将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源，为AI民主化发展提供了新思路。

根据UPS首席技术官Juan Perez的说法，“在UPS，业务推动着技术的发展。”下面就让我们来看看UPS是如何使用大数据和人工智能（AI）为第四次工业革命做好准备的。

归根结底，AI最大的价值实际在于降低管理成本。

小米肯定没有想到，200万换一个Logo的新闻，竟然比小米造车更有轰动性。不过这事的戏剧性确实挺强的。

这项研究由ISTA和谷歌研究院联合开发的"影响力蒸馏"方法，通过利用二阶信息为训练样本分配最优权重，实现了大语言模型训练数据的高效选择。该方法在数学上有坚实理论支持，并创新性地引入"地标"近似技术，仅需计算少量样本的精确影响力，再高效传播到其他样本，大幅降低计算成本。实验证明，该方法在多种模型和任务上均优于或匹配现有技术，同时实现了高达3.5倍的速度提升，为大模型训练开辟了更高效的路径。

近日微软高管Judson Althoff在微软合作伙伴活动中宣称：“VMware自去年11月被芯片制造商博通收购以来，其价格和其他变化给世界带来了最棒的礼物”。

数字说话，看产业动向和趋势

作为云服务提供商，华为云也在2020年间不断将融合创新技术推向落地，让各行各业数字化转型踏上快车道。截至2020年9月，华为云已上线210多个云服务，以及210多个解决方案，发展18000+合作伙伴，汇聚150万开发者。

墨西哥通信服务商MX Fiber宣布将在该国东南部地区建设一条长达1800公里的数字骨干网络，以缩小数字鸿沟。该项目采用诺基亚Flex-Grid DWDM技术和1830光子服务交换机，支持高达2.4Tbps的吞吐量，可提供可扩展的10G、100G和200G服务。网络覆盖恰帕斯、塔巴斯科、金塔纳罗奥等五个州，将为当地社区、企业和政府项目提供更快的互联网接入和云服务支持。

如今,越来越多企业在云中运行应用,其中不乏任务关键型的Tier 1应用。

Netflix对电视应用进行全面升级，通过全新简洁的界面和智能动态推荐，帮助用户更快找到喜爱的内容，同时支持直播、游戏等新娱乐体验。

7月25日，由中国城市轨道交通协会主办的2019北京国际城市轨道交通展览会在北京盛大开幕。作为城轨数字化解决方案领导者，紫光旗下新华三集团以“基于智能数字平台 构建城轨数字大脑”为主题。

作为“中国最佳零售银行”，某股份制银行一直将客户体验放在首位。

人工智能渗透进了葡萄酒酿造过程中的每一个环节，从葡萄园的土壤分析到消费者如何选择适合晚餐的葡萄酒。让我们来看看人工智能对酿酒行业的一些改变吧。