企业正在从“由外而内”被动推进数字化，迈向主动利用云计算、AI、大数据、物联网等技术挖掘数据的潜力，“由内而外”开展数字化重塑阶段。在IBM看来，这是企业必经的一段旅程，目标是“认知型企业”。

同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息，创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系，结合深度学习和数学优化方法，在合成数据集上实现37.9%的精度提升，并在真实设备上展现出色泛化能力，为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。

事实上，数字化转型的道路不是、也不可能是一条直线。随着机构的发展以及对变化的不断适应，整个转型周期也将漫长而曲折。

陶氏化学（Dow Chemical Company）这家拥有127年历史的化学品生产商通过屡获殊荣的Integrated Data Hub项目和素养计划实现了现代化，让每位员工都能访问数据。

Google I/O 2025 将展示 Google 全线产品更新，重点包括升级的 Gemini Ultra AI 模型、全新 Gemini 订阅计划以及 Android 16 的革新体验，全面提升系统响应与用户交互。

面对愈发严格的监管要求和对效率的不懈追求，银行一直在寻求更好的数据清洗方法。纽约梅隆银行正使用基于AI的工具，协助解决客户数据库内存在的一系列现实问题。

据报道，沃伦·巴菲特曾表示，数字化转型是当今商业的基本现实。麦肯锡表示，70%的数字化转型项目都失败了。两者都表明，有必要重新设定对数字化转型意味着什么以及在不可避免的向数字化全球经济过渡的过程中取得成功的期望。

随着思科推进对Splunk收购的整合，从向思科提供遥测数据的客户那里捕获数据所带来的AI“洞察和建议”这一优势将变得越来越清晰。他说：“我们可以再次以其他竞争对手无法做到的规模做到这一点，当你拥有此类客户数据时，你就可以获得更好的信息、更好的建议和更好的洞察。我认为这是最大的区别。

以色列与生俱来的创新基因深入到Forter的故事里。Allen Zhu说，风控需要被重新定义，正如中国跨境电商需要受到全球重视一样。

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

人工智能领域正在通过改进模型工作方式来释放新功能。研究人员开发了一种名为"SVDquant"的4位量化系统，可以使扩散模型运行速度提高3倍，同时提升图像质量和兼容性。这种技术通过压缩参数和激活值来大幅降低内存和处理需求，为资源受限的系统带来新的可能性。

究竟这位全能选手有什么特别之处？

根据Gartner的分析，为了加快价值创造，首席信息官和IT高管应专注于三个关键领域：随处领导、培养关系和超越地点限制。

“孙师兄，听说公司给你们部门配了LV？我喜欢LV的包包好久了，能不能‘借’用几天。”因为校友的关系，小张在师兄老孙面前从来都是有话直说。

雪花晶体主要分为两种类型，但具体形成原因却一直是个谜，而这位加州理工物理学家提出了一个理论来解释该现象。

微软研究院联合北京大学、清华大学提出"强化预训练"新方法，让AI在预测下一个词前先进行深度思考推理。该技术将传统的模式匹配升级为真正的逻辑推理，显著提升了语言模型的预测准确性和推理能力，为人工智能从"背诵"向"理解"的转变开辟了新路径。

IBM分拆的服务公司Kyndryl宣布审查其会计实务，此前该公司公布的收入低于市场预期并且首席财务官离职。投资者反应强烈，周一股价下跌超过55%。尽管公司第三季度收入同比增长3%至38.6亿美元，但仍低于分析师预测。公司表示正在审查现金管理实务和相关披露，包括调整后自由现金流指标。首席执行官称此举是因收到证券交易委员会的自愿文件要求。多名高管包括CFO、总法律顾问和高级副总裁相继离职。

INFLY TECH、复旦大学和格里菲斯大学联合研究发现，大语言模型强化学习训练中存在"多样性崩塌"现象：模型单次准确率提升但多次尝试成功率下降。研究团队提出DPH-RL框架，通过改用正向KL散度等"质量覆盖"散度方法，成功解决了这一问题，同时避免了灾难性遗忘，为构建更通用的AI推理模型提供了新路径。

SAP SE今天推出了商业数据云（Business Data Cloud），这是一种新的数据解决方案，旨在统一组织内所有SAP数据和第三方数据，为洞察和人工智能应用提供基础。SAP还推出了一系列即用型Joule代理，这些人工智能代理可以在财务、销售等多个行业中进行决策和操作，几乎无需人工干预。对于当前即用型人工智能代理无法处理的用例，SAP还推出了新的代理构建器，客户可以使用最相关的数据和业务上下文定制自己的人工智能代理，以处理引导工作流。

阿里巴巴团队开发的Logics-Parsing系统通过创新的两阶段训练方法，实现了文档解析领域的重大突破。该系统不仅能准确识别文字、表格、公式等内容，更重要的是能像人类一样理解文档的整体布局和阅读逻辑，在包含1078页复杂文档的LogicsParsingBench基准测试中达到最优性能，为数字化办公、学术研究、法律服务等领域的智能化升级提供了强有力的技术支撑。