相信很多人都会有这样的感觉，就是很多自己明明有接触过甚至无比熟悉的事物，但当自己凭借记忆来描述出来却与实际产了生极大的偏差，仿佛在某一时刻自己完全处于一个虚构幻想中。

港中文团队开发的T2I-R1系统首次让AI学会"思考式"图像生成，通过语义规划和细节优化的双层推理机制，在复杂图像生成任务上比基础模型提升13-19%，甚至超越了业界最强的FLUX.1模型，为AI创意产业应用开辟新路径。

这位来自Adobe公司的IT主管希望在云迁移的基础之上更进一步，广泛引入AI、机器学习和机器人流程自动化，同时探索低代码/无代码软件开发工具的应用潜力。

Cequence Security在最新发布的2022年度API安全报告中也指出，API已成为主要攻击媒介，而自动化攻击则是API安全的主要威胁。

Pure Storage公司欧洲、中东和非洲地区（EMEA）CTO认为，我们在存储、网络和软件数据集规模方面即将遭遇可扩展性极限。

香港科技大学研究团队推出VL-Rethinker，这是首个能在视觉语言任务中进行深度反思的AI系统。通过创新的"选择性样本回放"和"强制反思"训练策略，VL-Rethinker在数学视觉推理等任务上显著超越GPT-o1，证明了AI可以学会像人类一样自我检查和纠错，为构建更智能可靠的多模态AI系统开辟了新路径。

本次峰会探讨了人工智能(AI)的社会技术本质,强调需要通过包容性方法来开发和治理AI,以避免加剧不平等和权力集中。与会者呼吁将伦理原则转化为具体实践,并强调了AI在全球扩散过程中的地缘政治影响。峰会还讨论了如何负责任地在公共部门推广AI,以及开放与封闭AI模型的利弊。

中科大研究团队开发的LAMIC框架首次实现了既能同时使用多张参考图片，又能精确控制每个元素位置的AI图像生成技术。该框架通过群组隔离注意力和区域调制注意力两个机制，在无需重新训练的情况下扩展了现有模型的多图像处理能力，在身份保持、背景一致性和布局控制等关键指标上都达到了最佳性能。

在服装制造业中，数字孪生计划可以容纳从样式设计到面料选择、再到生产流程的所有细节信息。将数字孪生引入制造业能够显著减少织物浪费。

Google Cloud今年已经投入数百万美元推出新的生成式AI产品。

是AI的iPhone时刻，还是AI的Android时刻？

凭借对微软云的高度集成，它能帮助大家在Teams环境中显著改善销售体验，并与Dynamics 365和Salesforce等CRM方案顺畅协同。无论大家当前使用怎样的记录系统，这都能显著提高销售组织的生产力水平，这对很多客户来说肯定是个好消息。

在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。

Amazon Bedrock是AWS一项完全托管的服务，为客户提供了基础的生成式AI模型。客户可以使用该服务在安全环境中使用Amazon高性能基础设施上自己的数据来训练和微调模型，而无需进行任何管理。

西部数据公司，作为领先的数据基础架构解决方案提供商，拥有丰富且极具深度的存储产品解决方案，支持端-边-云新型数据架构在汽车领域的应用。

西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM，通过收集15家医院20万病例和147万超声图像，采用专家混合架构，实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题，为医生提供智能辅助，推动医疗AI向专业化发展。

VirtualZ公司在原有Lozen数据访问和PropelZ数据提取产品基础上，新推出FlowZ和Zaac两款产品。FlowZ支持大机与x86服务器及公有云应用间的双向文件数据访问，无需额外编码。Zaac作为双向网关，将本地存储和云存储呈现为大机本地设备，显著降低成本并加快部署速度。两款产品均支持将大机数据整合到AI管道中，助力企业实现混合云集成。

上一篇文章已经带着大家安装DeepStream的Python开发环境，并且执行最简单的deepstream-test1.py，让大家体验一下这个范例的效果。

韩国科学院研究团队开发了MATTER智能分词系统，解决AI处理材料科学文献时的"翻译问题"。该系统通过MatDetector识别重要材料概念，防止专业术语被错误拆分，在多项材料科学任务中取得显著性能提升，为科学文本处理提供了领域定制化的新思路。

如果超融合型系统在本质上属于增强型服务器，那么不具备服务器硬件或者软件渠道合作关系的HCI供应商则注定要面临失败。