福特CEO在阿斯彭创意节上坦言，AI将取代一半白领工作者，这是高管首次公开承认企业内部已讨论数月的现实。摩根大通、亚马逊等公司高管也预测大幅裁员。然而，这些工作并非完全消失，而是转化为零工经济模式。目前36%的美国员工已成为独立工作者，零工经济增长速度是整体劳动力的三倍。企业正将固定劳动成本转为可变零工成本，白领零工经济转型分四阶段推进，最终企业将保留20%全职员工但拥有500%更多零工关系。

在深圳的2025全球商业创新大会上，用友试图正在基于新的BIP5平台解决上下文工程的问题。

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华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对语言抽象结构的深度理解，为开发手语翻译技术和改善聋哑人群数字交流体验开启了新可能。

莫斯科理工大学研究团队提出革命性AI训练新方法，通过固定视觉嵌入层实现模块化组装和渐进式生长。专业模型可像拼积木般无缝合并，AI系统能像生物般逐层发育。实验证明合并模型性能优于单体专家，深度增加能显著提升复杂推理能力。这种方法有望推动AI发展从资源密集型向生态化转变。

在第二天的活动上，IBM Watson健康大中华区业务发展总经理、中电健康云科技有限公司常务副总经理周振发表了题为《健康医疗走进人工智能新时代》的主题演讲，他表示，希望个人健康档案可以记录一生，管理一生，服务一生。

2018年，行业云发展趋势更为明显，每个行业都逐渐形成了自身行业的云计算落地流程和样板案例，极大的促进了私有云建设的落地。同样私有云模式也正在改变着行业企业的业务模式和发展方式。

日本奈良先端科学技术大学院大学研究团队提出SeqPE方法，突破传统AI位置编码局限。该方法像教AI"数数"一样处理位置信息，支持任意长度文本和图像处理。通过序列化表示和两个训练辅助器，SeqPE在语言建模、问答和图像分类中显著超越现有方法，为通用AI系统发展奠定重要基础。

谷歌DeepMind研究团队发现AI系统能够自发学会组合泛化能力，即将已知概念重新组合理解全新组合。研究揭示当训练数据覆盖约70%基础概念组合时，AI会突然获得"想象力"，能处理从未见过的概念组合。这一突破为构建更智能灵活的AI系统提供了理论基础，未来AI将能像人类一样举一反三，处理全新场景和任务。

第一季度结束的时候，Stability AI的营收不到500万美元，亏损超过3000万美元。此外，他们还拖欠云计算供应商和其他公司近1亿美元的账单，可以说，Stability AI已经乱成一锅粥了。

北京大学团队开发的3D-R1系统实现了AI在三维空间理解领域的重大突破，通过结合高质量思维链数据集Scene-30K和强化学习技术，让AI首次具备了类似人类的空间推理能力。该系统不仅能准确识别物体位置关系，还能进行复杂的空间规划和推理，在多项测试中性能提升约10%，为智能家居、自动驾驶和虚拟现实等领域的实际应用奠定了重要基础。

数据泄露对个人和企业来说其危害都将是十分深远的。那么，我们今天的企业对数据安全的重视程度是不是已经有所加强了呢？答案是有加强，但还远远不够。也是在这样的情况下，促使目前很多安全厂商开始把产品重心转移到数据安全方向上来。

复旦大学研究团队首次系统分析了扩散大语言模型的长文本处理能力，发现其具有独特的"局部透视"现象和稳定的困惑度表现。基于位置编码机制的深入分析，团队开发了LongLLaDA技术，实现了6倍长文本扩展能力且无需重新训练，为AI长文本处理开辟了新路径。

华为，作为国内第一、全球第二大手机制造商，一直是打工人心中的高薪梦企。加入华为，不仅能收入跃升，获得成长，还能让简历镀镀金，即使从中“毕业”也更有底气挑选其他的好工作。一般人都不会错过这样的好机会。

有大脑的城市才能称之为智慧城市，“城市大脑建设规范”正是为解决城市发展问题而提出，为智慧城市建设提供方法论，让理论和产业可以在实践中碰撞出真知。

目前，绝大多数公有云服务商都提供IaaS服务，由于技术相对成熟，差别已经不大。由于大多数企业上云都是从IaaS切入，而IaaS的成熟和同质化后，给用户公有云选型带来了困惑。

预言未来的一个好方法是回顾历史。对于通信产业内的人来说，其实是不太敢说5G重要在哪的。因为很多人都在3G/4G时代预言错了。

这篇研究论文提出机械可解释性研究应优先考虑稀疏自编码器(SAE)的特征一致性问题。研究人员观察到SAE在不同训练运行中常学习到不一致的特征集，这削弱了研究可靠性。他们提出使用成对字典平均相关系数(PW-MCC)来量化一致性，并证明适当架构设计能实现高一致性(TopK SAE达0.80)。研究通过理论分析、合成数据验证和语言模型实验，证实特征激活频率与一致性正相关，且向量相似性与特征语义相似性高度一致。这项工作为建立更可靠、累积的机械可解释性研究提供了重要方向。

某日下午，我正坐在电脑前写方案，手机铃声突然响起。

中科院团队开发NeuralMark神经网络水印保护技术，通过哈希水印过滤器有效防止AI模型被伪造和盗用。该方法在13种架构上实现100%检测率，同时保持模型性能不受影响，为价值数千万美元的AI模型提供了强有力的知识产权保护。