一个新技术的磅礴发展，需要杀手级应用的撬动，5G亦如此，整个产业都在寻找着市场的走向和趋势。

目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。

富士通集团公司开展FeRAM的业务超过20年之久。我们的FeRAM产品深受全球用户的好评，目前已累计出货44亿片之多。

早在古罗马时代，诗人贺拉斯就在他的作品《诗艺》中提出“寓教于乐”的观点；而从小到大，没有一个孩子不希望能在玩乐中学习；教育教学不断改革创新的目的，又何尝不是于此。

以Real Transformation为题，以其全面、创新、发展、开放的姿态，再次携手合作伙伴。

南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法，仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据，无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法，效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力，为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。

人们将2023年视为AI发展历程中的分水岭。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。

这篇论文介绍了MIT开发的USAD技术，这是一种能够同时理解语音、音乐和环境声音的通用音频AI模型。通过创新的知识蒸馏方法，USAD在多个音频处理任务上都达到了接近专门模型的性能水平，为构建更智能的音频理解系统奠定了基础。该技术在智能助手、多媒体处理、教育等领域具有广阔的应用前景。

8年前，荣耀是怎么确定下AI这个赛道，并敢于定下在全球市场与苹果三星竞争的目标？

自上世纪 70 年代以来，关系型数据库进入历史舞台，成为数据库行业的主角。这个行业步入一个黄金时代，某数据库专家曾撰文写道，“很长一段时间，关系型数据库几乎是包打天下的选择。你很可能用一套数据库玩转所有业务，你也不需要一个连的工程师来维护它”。

过去数十年间，国内企业经历了快速发展的红利期，规模的增长、价值的创造，涌现了大批国内领先、世界知名的企业与组织。

2021年3月29日，小米集团旗下小米品牌举办春季新品发布会，正式发布超高端旗舰手机小米11 Pro、小米11 Ultra和小米11青春版，一同发布的还有小米路由器AX9000和小米手环6共五大重磅新品。

新加坡国立大学研究团队开发了IPV-BENCH，首个专门评估AI视频模型处理"不可能场景"能力的基准测试平台。研究发现，当前最先进的AI视频模型在生成和理解违反物理定律、生物规律等不可能场景时表现不佳，最好的生成模型成功率仅37.3%，理解模型在时间推理方面尤其困难，揭示了AI技术在创造力和复杂推理方面的重大局限性。

创新对企业来说，是一个永恒的话题。如同管理学大师德鲁克的总结——创新就是通过升级产品和服务，为消费者和客户提供新价值。而移动通信产业的发展史，正完美印证着这一思考。

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳，但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战，揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性，为金融AI发展提供了新方向。

在技术上追求孤独求败式的重剑境界，舍弃华丽的招式，专精内力，以雄浑的绝对力量直接抡过去，一力降十会。“重剑无锋，大巧不工”——这是我与大漠聊完三小时后留下的印象。

USC研究团队提出的潜在去噪分词器（l-DeTok）通过在训练过程中引入插值噪声和随机遮罩，让视觉分词器学会从损坏信息中重建图像，使其更好地适配下游生成模型的去噪任务。该方法在六种代表性生成模型上均实现显著性能提升，为视觉分词器设计提供了全新思路。

浙大联合蚂蚁集团通过系统性研究发现，开源AI在数据分析上表现不佳的根本原因是缺乏战略规划能力。研究团队通过精心设计的数据合成方法，成功提升了开源模型的表现，14B模型甚至能媲美GPT-4，证明了高质量训练数据比海量数据更重要，为开源AI在数据分析领域的发展指明了新方向。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。