英特尔今天推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。虽然仍处于早期阶段，这个新颖的自我监督系统有望成为一个强大的生产力工具，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

在今天的教程当中，我们将共同了解与区块链开发相关的一系列知识，包括区块链的类型、平台以及编程语言选项等等。

下面让我们仔细了解一下 WAF 如何才能跟上 DevOps 的速度。

当前国家开始大力提倡共同富裕。然而，我们应当如何去实现共同富裕的目标，而不是让其沦为一句口号呢？下面就让我们通过多抓鱼这个二手书网站的数字营销，来看一下如何用数字化来重构信任。

新的PowerEdge R760服务器将于2月在全球范围面市，PowerEdge HD5620和HS5610服务器将于4月上市销售。这些服务器以及今年晚些时候推出的其他新服务器将在2023年下半年通过APEX服务提供。

新加坡科技设计大学团队开发了SonicVerse音乐描述AI系统，通过多任务学习架构同时进行音乐特征识别和自然语言生成，能够像专业音乐评论家一样准确描述音乐的技术特征和艺术内容。该系统不仅在短片段描述上表现出色，还能通过AI链式处理为完整歌曲生成详细的时序化描述，为音乐产业的内容标注、教育培训和智能推荐等应用提供了新的技术路径。

中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统，突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域，像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升，同时计算效率更高，代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。

2016年，当微软宣布以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP战略时，高管们开始讨论通用数据模型（CDM），这是这些服务的核心。微软公司的高管们将CDM描述为一个“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的。”

传奇CIO Chris Hjelm曾先后在多家大型和创新型企业中担任IT负责人，他表示自己的管理秘笈中始终有一条主线：培养面向未来的IT领导者。

通过比特币的交易活跃度，能看出中国是否遇上了“麻烦”。

鲲鹏开发框架是鲲鹏开发套件DevKit的子工具之一，提供鲲鹏工程向导、启发式编程、代码亲和检查等能力

这项研究介绍了神经符号扩散模型(NESYDMs)，一种创新融合神经网络感知与符号推理的框架，克服了传统神经符号系统中概念独立性假设的局限。通过离散扩散技术建模概念间依赖关系，该模型在高维视觉路径规划和自动驾驶等任务上展现出卓越性能，同时维持较好的校准性，能够意识到"推理捷径"问题。这一突破为构建既可靠又可解释的AI系统提供了新方向，特别适用于安全关键的应用场景。

AI编程工具正在改变开发模式，从简单的自动补全发展为"氛围编程"。文章介绍了18款主流工具，包括GitHub Copilot、Cursor等IDE助手，Lovable、V0等一键应用构建器，以及Continue.dev等开源工具。这些工具能够搭建后端、连接前端、生成测试数据并推送代码。虽然提高了开发效率，但也存在成本控制和代码质量风险，需要建立适当的防护机制来平衡自主性与可控性。

Siggraph 2025在加拿大温哥华举办，庆祝《玩具总动员》30周年和实时渲染20周年。英伟达发布搭载Blackwell GPU的RTX PRO服务器和新工作站显卡，推出Omniverse库和Cosmos物理AI模型。Meta展示了Tiramisu和Boba 3原型头显，分别专注于超高分辨率和200度视场角。Arm宣布2026年将推出神经超采样和帧率提升技术。Khronos将地理空间高斯散射集成到glTF格式中。

劳斯莱斯公司利用微软的Power Apps积极为企业的公民开发者提供了开发应用程序的途径。

5月16-17日，由中国民用航空局主办的“2019中国民航发展论坛”在北京举行，作为民航数字化解决方案领导者，紫光旗下新华三集团受邀出席盛会并发表演讲。

对于大多数制造商而言，增加产量是提升营收的有效途径。而较小规模的制造商目前可能尚不具备扩增运营规模所需的实体空间，或缺乏资金来更替旧有工业设备。但仍有其他方法可在短期内提高产量，并且其中大多数的方法只需在车间安装小型设备或对原设备进行升级。

爱丁堡大学研究团队开发出革命性的MAPD方法，让小型AI模型仅需几个例子就能快速掌握新技能。该方法通过"注意力映射器"筛选关键信息，结合元学习策略训练模型的快速适应能力。实验显示，在多个视觉问答任务中，MAPD方法显著超越传统方法，准确率提升高达35%。这项突破为开发高效、实用的AI系统开辟了新方向。

如果说今年的甲骨文全球大会有什么不同，那么最直观的就是色彩和画风的变化。颠覆了传统的甲骨文红，取而代之的是调低了饱和度的暗红色，和一系列高级的莫兰迪色系——而这，不过是甲骨文近些年来不断创新技术，不断突破自己的缩影而已

上海交大团队发现多模态AI在数学推理中存在视觉信息利用不充分的问题，纯文本模型配合图像描述竟能超越直接处理图像的多模态模型。研究提出三种视觉扰动策略：分心物拼接、保持主导混合和随机旋转，通过增加适当的视觉"挑战"来提升AI的感知鲁棒性。实验显示该方法在多个数学推理基准上实现了持续性能提升，平均改进约2个百分点，证明了"更好的推理始于更好的观察"这一核心理念。