在2020年12月8日这天，红帽和CentOS的官网同时宣布不再对CentOS社区进行投入，而相关的投资将转移到CentOS Stream项目上。

这项由MIT和Meta AI联合开展的研究首次实现了让AI系统完全自主学习精准引用的能力。SelfCite方法通过"上下文消融"让AI自我评估引用质量，无需人工标注数据。在LongBench-Cite基准测试中，该方法将引用准确率提升5.3个百分点，达到79.1的F1分数。这一突破为构建可信AI系统提供了重要技术基础，有望在新闻、学术、法律等领域广泛应用。

MASKSEARCH是阿里巴巴集团同义实验室开发的新型预训练框架，通过创新的"检索增强掩码预测"任务，训练大型语言模型像人类一样主动使用搜索工具获取信息。这项框架包含两个阶段：首先在掩码预测任务上预训练，然后在下游任务上微调，大幅提升模型在开放域问答中的表现。研究采用监督微调和强化学习两种方法，结合多代理系统和课程学习策略，使AI能够自主分解问题、使用搜索工具并基于搜索结果进行推理。

阿贡国家实验室开发的AERIS系统是首个能稳定预测90天天气的AI模型，参数规模达800亿，在Aurora超级计算机上创造10.21 ExaFLOPS性能记录。通过创新的SWiPe并行策略和扩散模型架构，AERIS在中期天气预报和极端事件预测方面超越传统方法，成功预测飓风路径和欧洲热浪，代表AI气象预报的重大突破。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

ByteDance Seed团队发布的Seaweed-7B研究展示了如何用相对较少的计算资源（665,000 H100 GPU小时）训练出高质量视频生成模型。这个70亿参数的模型通过精细的数据处理、创新的VAE压缩技术、混合流架构和多阶段训练策略，在图像转视频任务中排名第二，在多项评估中超越了参数量更大的竞争对手，同时推理速度快62倍，证明了中等规模模型的巨大潜力。

这项研究解决了语音合成中的多音字问题，特别针对资源有限的波斯语。研究团队提出了两大创新：一是构建HomoRich数据集，为多音字消歧提供丰富素材；二是重新思考G2P系统设计思路，利用这些数据改进基于规则的模型。他们既提升了神经网络模型Homo-GE2PE的准确率，又创造了HomoFast eSpeak这一快速规则模型，两者均实现约30%的多音字识别准确率提升。研究结果特别有助于提高屏幕阅读器等辅助技术的使用体验，对视障用户尤为重要。

华盛顿大学研究团队开发出世界首个主动式耳机AI助手LLAMAPIE，能够在用户对话中主动提供简短关键词提醒，无需用户主动询问。该系统采用双模型架构，在真人测试中将问答准确率从37%提升至87%，同时保持对话自然流畅。这项技术为人机交互带来新突破，在教育、商务和辅助医疗等领域具有广阔应用前景。

二十年前，这款企业演示软件被称为“理性的终结”，真有这么严重吗？

8 月 20 日，「低代码究竟是“银弹”还是“泡沫”」TVP 低代码技术分享会火热开聊，用一场尖峰辩论和一场圆桌对话，共探低代码的过去、现在与未来。

TodoRL团队开发的TodoEvolve系统解决了AI规划的核心难题：如何让AI根据不同任务特点自动选择最优执行策略。该系统通过PlanFactory统一框架整合现有规划方法，训练Todo-14B智能规划师实现动态架构合成。在多个测试平台上，TodoEvolve显著提升了AI系统性能，在GAIA测试中提高16.37%，在复杂推理任务中超越了更强大的基础模型。这项研究标志着AI系统从固定规划向自适应规划的重要转变。

OPPO首席产品官刘作虎表示：“ Ultra这个词代表的就是——极致，没有中间态。Find X7 Ultra 用强大双潜望与强大的四主摄，定义绝不妥协的 Ultra 影像。”

新加坡南洋理工大学研究团队首次提出概念感知微调方法，让AI同时预测多个词块而非单一词块，从而更好理解完整概念。该方法在编程、数学、文本生成、分子设计和蛋白质设计五大领域均显示显著改进，将多词块预测技术首次引入模型微调阶段，大幅降低成本门槛，为AI训练范式变革提供新思路。

上海人工智能实验室推出的DeepSight是首个将AI安全评估与内部诊断相结合的开源工具包，包含DeepSafe评估工具和DeepScan诊断工具。研究发现多模态模型安全性显著下降，推理能力在跨模态场景中有助安全防护，前沿AI风险呈现不可转移性。该工具为AI安全研究提供了从"外表观察"到"内部透视"的革命性方法。

紫金山顶，天空湛蓝、万里无云，而这一行人所代表的国内云计算行业从业者，他们肩头的那朵云，正推动着移动互联网历史的车轮滚滚向前。

早期技术采用者们已经意识到，AI方案能否成功落地完全取决于数据。而在F1赛场上，数据同样是通往成功的必由之路。F1赛车配备有300多个传感器，负责记录影响车速的每一个微小变化——从空气动力学到海拔高度，再到气温、压力、振动、车身压力、发动机性能乃至轮胎状况。

随着建筑信息化、数字化加速推进，传统工程项目建设模式越来越难以适应新时代建筑数字化的需求。近年来，通过对BIM技术的运用，数据中心项目在数字化方面有所突破，可为“数字建筑”的建设提供借鉴，但是距离实现真正意义上的“数字建筑”还为时尚早。

乔布斯在1997年WWDC的传奇问答中，直面批评、分享战略转型：聚焦意味着勇敢说"不"，创新不是为不同而不同，而是做到"好得多很多"，产品必须从用户体验倒推技术。这场对话奠定了苹果未来20年的成功基因。

想象一下，你有一个只有普通计算机大脑五百分之一的智能助手，却能解决复杂的数学问题，这听起来像天方夜谭吗？南加州大学的研究团队带来了这样一个惊喜：他们创造了名为"Tina"的超小型语言模型，以极低的成本实现了强大的推理能力。

阿里云演示了如何借助“通义点金”智能平台的银行业工作流中，实现多智能体协同驱动的、全自动化生成信贷尽调报告。