爱沙尼亚塔林理工大学研究团队发现，先进AI视觉模型的问题不在于"看不清"图片，而在于"想不通"图片间逻辑关系。他们提出"线性分离天花板"概念，揭示了广泛存在的"线性推理瓶颈"现象，并证明通过针对性微调可以解决这一问题。研究为改进AI视觉推理能力提供了新思路。

在开发阶段，英飞凌将为eleQtron提供三代逐步改进的离子阱，并提供必要的专业知识，使其适应MAGIC概念。通过采用协同设计策略，英飞凌将帮助eleQtron建造功能不断增加的基于离子阱的量子计算机。这些强大的量子计算机今后还将通过云端提供给工业和科研用户。

气象学一直都在努力解决大数据的问题。天气具有多变性和混沌性，半个多世纪以来，气象学家一直在试着处理兆兆字节（TB）级别的数据和建模变量做准确的天气预测。

企业要应对越来越多的数据，无论是在组织内部生成的数据，还是从外部来源收集的数据，如何寻找有效的方法来分析和“操作”所有这些数据从而获得竞争优势，正在变得越来越具有挑战性。

今日，微软在Build 2022开发者大会上公布了Azure云平台的一系列更新，其中包括云原生应用、大数据、混合云以及Azure迁移等新功能，未来将给云原生应用的开发人员提供更便捷的服务。

9月，由中国联通、中兴通讯、北京交通大学共同举办的“中国联通共建共享可信频谱共享技术应用发布会”在郑州召开，会上三方联合发布了业内首个基于区块链技术的共建共享下可信频谱共享方案。

客如云在大会上午重磅发布了《2019中国餐饮经营参数蓝皮书》，通过精准的数据分析以及对当前市场上餐饮企业的深入探访，总结出餐饮行业的生存周期并在报告内为经营者提供了详细的经营建议。

亚利桑那州立大学研究团队开发出IRMA框架，通过输入重构技术显著提升AI助手在复杂环境下的工具使用准确率。该系统采用记忆、约束和工具建议三模块协同工作，相比传统方法准确率最高提升19.1%，在航空和零售领域测试中表现卓越，为智能客服等实际应用提供了实用解决方案。

微软发布全新Agent Mode功能，支持Excel和Word中的AI代理协作。该模式可自动生成高质量文档、电子表格和演示文稿，让非专业用户也能使用复杂功能。Excel代理模式在准确性测试中达到57.2%，远超原版Copilot的20%。Word代理模式则专注于内容起草和格式优化，让写作变成对话式体验。目前已向商业用户和个人订阅用户开放。

1月15日，天曦科技与云达科技双方正式在北京完成签约，就超融合一体机达成战略合作，从行业应用层面深耕超融合一体机在制造与金融企业的创新应用，从地域层面一同开拓中国、东南亚以及欧洲市场。

本文主要讨论戴尔易安信超融合一体机VxRail的数据服务，包括去重和压缩、存储空间效率和服务质量限制QoS、纠删码、数据完整性软件校验和，以及VxRail设备的高可用性故障域。供规划、安装和维护VxRail的人员参考。

DeepSeek公司最近发布的开源推理AI模型R1在开发者和研究人员中迅速流行，引发科技股大幅抛售。R1的出现以及同期宣布的Stargate项目，凸显了AI投资和商业模式的深度不确定性。这些事件引发了关于开源vs闭源AI系统、硬件vs软件优化、以及AI公司盈利模式等多方面的争议和思考。

今年甲骨文全球云大会2023（Oracle CloudWorld 2023）在数据库和云的双引擎基础上，甲骨文又加入了“人工智能”这个新成员，将三者结合在一起提供给客户，成为甲骨文独有的特色。

华为中国生态大会2021“昇腾万里 共赢智能新时代”峰会盛大举行，峰会集聚人工智能产业界权威专家、学者和商业领袖，共商人工智能产业发展趋势，共同推动人工智能产业繁荣发展。

伊利诺伊大学研究团队发现AI在多模态推理中存在严重的视觉理解缺陷，67%的错误源于对图像信息的误解。他们开发了PAPO方法，通过图像遮挡技术强迫AI真正使用视觉信息，实现了4.4%的性能提升。这项研究对AI在教育、医疗、自动驾驶等领域的可靠应用具有重要意义。

2009年，身在西雅图的职业规划导师Lewis Lin汇总了客户在面试谷歌时遇到的140个问题。我们选出了其中19个最让人无法理解的“佼佼者”，并贴心的附上答案。

全国家庭调解机构(NFM)是一个帮助家庭度过离婚过程的慈善机构。作为新任首席执行官，Sarah Hawkins致力于利用技术改善服务。她成功实现了转介流程的自动化，大大提高了效率。NFM还开发了自己的应用程序和在线平台，以提供全面的调解服务。尽管预算有限，Hawkins仍希望进一步自动化流程，并探索AI等新技术的应用。

斯坦福大学人工智能实验室开发出革命性的"好奇心驱动"AI学习系统，让机器能够像人类一样通过主动探索来学习复杂技能。该技术通过内在动机机制，使AI学习效率提升十倍，并能够发现创新解决方案，在机器人导航、医疗诊断、自动驾驶等领域展现巨大应用潜力，为实现更智能、更自然的人机交互奠定基础。

这项研究首次提出了一个统一的量化感知训练(QAT)缩放定律，通过268组实验揭示了模型大小、训练数据量和量化粒度对4位量化误差的影响规律。研究发现量化误差随模型增大而减少，随训练数据增加和量化粒度变粗而增加。通过分解分析，研究确定了FC2层输入的激活量化是主要瓶颈，使用8位精度处理该层可显著提升性能。这些发现为设计更高效的量化策略提供了理论指导，对推动大型语言模型的实际部署具有重要意义。

本研究针对大语言模型中普遍存在的偏见问题，提出了一套完整的数据和AI治理框架。研究发现当前主流AI模型中37.65%的输出存在偏见，其中33.7%具有中高风险。通过开发BEATS检测系统和全生命周期治理方案，为AI系统建立了从数据收集到部署监控的完整"公平性保障体系"，旨在让AI技术更好地服务全人类而非延续社会偏见。