在谈到技术人才招聘时，很多朋友脑海中一定会响起Johnny Lee《寻找爱》的旋律。

首尔大学研究团队开发出RALU技术，通过智能识别图像重要区域并优化计算资源分配，成功将AI图像生成速度提升3-7倍。该技术采用三阶段生成策略，重点处理边缘区域以避免失真，同时配备噪声重调度算法确保质量稳定。测试显示该技术在大幅加速的同时保持了高质量输出，且可与现有加速方法结合使用，为AI绘图工具的普及和实时应用提供了重要技术突破。

公司作为“快速追随者”而非早期采用者在技术变革中更明智。元宇宙的五个关键趋势包括年轻人的强烈参与、逃避现实的需求、地理差异影响采用速度、现有客户群的参与度以及元宇宙内的活动多样性。

2014年6月18日上映的《幸福终点站》一片中，由于护照和身份证件失去效用，汤姆·汉克斯饰演的男主维克多悲催地被长期羁绊于机场，衣食起居完全封闭在人流攒动的公共空间中。

微软针对中小型企业（SMB）的“Tenerife”ERP服务敲定了正式名称和发布日期。 Dynamics 365 Business Central （Dynamics 365商业中心）将于4月2日开始推出。

随着生成式人工智能进入主流视野，各行各业都在尝试利用它来提高效率并提供新的产品和服务。虽然人们普遍关注AI数据中心和边缘基础设施，但大型机在AI时代仍然扮演着重要角色。IBM最新推出的Z17大型机就是一个很好的例子，它专为AI时代设计，可以支持预测性和生成式AI工作负载，特别适合金融交易、欺诈检测等高安全性要求的场景。

“AI工厂”究竟是什么？

清华大学团队开发了Sculptor认知管理框架，解决AI处理长文本时的"主动干扰"问题。通过信息分解、动态隐藏、智能搜索等工具，让AI学会主动管理工作记忆，像人类一样筛选重要信息。实验显示在复杂推理任务中性能显著提升，为AI认知智能发展开辟新方向。

为缩短影响时间并确保在未来12个月内得到保护,中国企业平均需要投入上千万并新增多名IT员工

深度学习深刻改变了计算机应用程序的功能与形态,为了加速深度学习模型的推理,NVIDIA 英伟达推出了高性能深度学习推理优化器TensorRT。

近日，月之暗面宣布 Kimi 开放平台正式公测新技术——上下文缓存（Context Caching），该技术在 API 价格不变的前提下，可为开发者降低最高 90% 的长文本大模型使用成本，并且显著提升模型的响应速度。

接替Sutskever的是OpenAI研究总监Jakub Pachocki。

计算机视觉科学家Greg Johnson正在构建能够识别细胞器结构的系统，且在显示活体细胞动态的清晰度方面优于显微镜设备。

软件提供商Creatio推出六款面向银行业的预构建AI代理，专注于收入增长和运营优化。这些代理包括推荐代理、续约代理、留存代理等，可独立部署或作为平台组件使用。摩根士丹利等大型银行正开发多个AI代理来自动化日常任务，BNY梅隆银行已部署数十个AI数字员工。该代理可在10周内完成部署，支持跨Teams、Outlook等工具运行，并提供绩效跟踪仪表板。

韩国多机构联合研究团队提出QGuard方法，通过让AI回答精心设计的安全问题来识别有害内容，无需重新训练模型。该方法支持文字和图像的多模态检测，采用图论算法综合分析，在多个基准测试中表现优异，同时提供透明的决策解释，为AI安全防护提供了高效灵活的新思路。

Meta 斥资近150亿美元入股Scale AI49%并邀请CEO Alexandr Wang组建新超智能实验室，试图以数据优势提升AI研发，但这一举措备受争议，其成效尚待时间检验。

凭借三十年的开源专业知识、Linux和Kubernetes领域的领先优势、开放性和互操作性、客户和社区主导的创新，SUSE致力于将开放性重新注入开源生态系统。

UC伯克利和POSTECH研究团队开发了REVERSE系统，这是首个能让AI视觉模型在生成描述时实时自我监控和纠错的技术。通过创新的"边生成边验证"机制，该系统在多项基准测试中将AI幻觉率降低12%-34%，为构建更可信的人工智能奠定了重要基础。

深圳巴士集团与华为合作组建“智慧公交联合创新实验室”，旨在提升城市公共交通领域的智能化应用水平。

纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律，研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是，通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等，可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为，为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。