一项针对科技行业女性的调查显示，维持工作生活平衡是她们面临的最大挑战。45%的受访者表示在工作中难以平衡工作和生活，近30%认为性别偏见和歧视是最大障碍。尽管女性在科技行业的比例正在缓慢增长，但仍面临诸多困难，包括缺乏包容性文化、职业发展机会不平等等。调查还揭示了灵活工作政策、平等的育儿支持和清晰的职业发展路径对吸引和留住女性人才的重要性。

香港大学团队开发出拥有30亿参数的视觉分词器GigaTok，首次解决了AI图像理解中"重建质量"与"生成质量"相互矛盾的技术难题。通过创新的语义正则化方法，该技术在保持图像重建精度的同时大幅提升了图像生成效果，为统一的多模态AI模型发展奠定重要基础。

香港科技大学团队开发了名为CoPart的革命性3D生成技术，它模仿人类设计师的工作方式，将复杂3D物体分解为多个部件分别生成再组装。该技术采用双重编码策略和相互指导机制，确保各部件既精细独立又协调统一。研究团队还构建了包含91000个部件的大规模数据集PartVerse。实验显示CoPart在生成质量上显著优于传统方法，并支持部件编辑、关节物体生成等多种应用，为3D内容创作开辟了新方向。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法，在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率，为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程，更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手，预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。

5月21日，2018微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate）正式开幕，微软公司资深副总裁，大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰发表主题演讲，就此次大会背景及微软人工智能业务在中国的战略规划做出解读。

57% 的勒索软件攻击利用了未修补的漏洞，用户应加强防范意识。

当前,在构建新型电力系统的背景下,各式各样的电气设备也在面向未来的需求而不断进化。

这项由土耳其研究者完成的研究通过创新的训练方法，成功让大语言模型的对话变得更加自然和富有人情味。研究团队使用对比学习的方式，让AI学会区分正式冷淡和温暖友好的表达方式，在真人评测中获得了近90%的支持率，同时基本保持了原有的专业能力，为人机交互的未来发展开辟了新的可能性。

周有超过7亿用户在使用它，每天发送超过25亿条消息，相当于每秒钟有29000条消息在产生。

随着以ChatGPT为首的应用工具一夜爆火，人工智能似乎找到了应用层面的合适出口，让大众、用户和产业，看到了大模型人工智能所具备的应用潜力。

Oracle昨天发布第三季度财报，结果显示收入和利润均超分析师的预期，实现了近两年来最好的季度业绩增长。该季度Oracle的收入同比增长近2％，超过97.9亿美元。利润小幅下降至25.7亿美元，合每股79美分，但调整后的每股收益97美分，略高于分析师的预期。

北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术，首次让AI学会像人类一样逐步观察物体，通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题，支持文字、图像、形状等多种输入，在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。

南加州大学研究团队开发出一种名为PILS的新技术，能够通过分析AI模型输出时的概率信息来破解隐藏的系统指令。这种方法通过观察AI生成文本过程中多个步骤的"思考轨迹"，将隐藏提示的恢复成功率提高了2-3.5倍。研究发现AI模型的概率输出存在于低维空间中，可以用数学方法进行压缩和逆向分析。这项发现对AI安全具有重要影响，揭示了当前依赖隐藏指令的安全机制可能存在漏洞，为AI安全防护提出了新挑战。

自2009年Nutanix成立以来，我们一直为公司发展能与IT决策者的需求保持同步而深感自豪。随着云基础架构模式的发展，我们致力于帮助客户实现IT基础架构的现代化，以推动数字化转型并实现其业务目标。

当企业面临着多种应用、海量数据、异构环境的同时，到底有没有一些可量化的解决方案来告诉企业应该怎么做？基于此，至顶网希望通过撮合业内专家来探讨这些问题，希望通过专家们的专业探讨来解己之惑,解人之惑。

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看似微不足道的100毫秒却发生了无数件有趣的事情，只是对于每天拥有24小时的我们来说，100毫秒往往显得微不足道，甚至根本察觉不到它的存在。

中大深圳团队创建MatCha测试平台，评估15个先进AI模型在材料显微图像理解方面的能力。结果显示，即使是最优秀的GPT-4模型准确率也仅59%，远低于人类专家的89%。研究揭示AI在专业领域存在知识缺乏和视觉感知不足的重大局限，为AI专业化发展提供重要参考。

帕洛阿尔托创业公司Catio在VentureBeat Transform 2025大会上获得"最酷技术"奖。该公司成立于2023年，已筹集700万美元资金。Catio推出的AI技术架构副驾驶将架构重新定义为可编码、可内省和智能演进的活体系统。通过结合实时架构地图和多智能体AI组织，帮助工程团队从被动决策转向持续主动的架构优化，为CTO和架构师提供数据驱动的架构决策支持。

谷歌DeepMind开发的AlphaProof和AlphaGeometry 2系统实现了AI数学推理的重大突破，采用神经符号方法让AI像人类数学家一样思考。两个系统分工合作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中获得满分，不仅能解决复杂数学问题，还能提供严格的证明过程。这项技术将革命性地改变数学教育、科学研究和各行业应用。