数字化时代变革中，企业内外部均面临着诸多挑战，财务系统首当其冲。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

虽然“云混搭”的方式可以很好满足企业对于各类业务的不同负载需要，兼顾成本和性能需求，但是要让这个复杂架构变成一个“有机整体”，“搭配和混合”的技巧就会很重要。

谷歌DeepMind发布了迄今最小的AI模型之一Gemma 3 270M，仅有2.7亿个参数。该模型专为低功耗设备设计，可在智能手机等设备上离线运行。尽管体积小巧，但经过微调后仍能处理复杂的特定领域任务。在指令跟随基准测试中获得51.2%的成绩，超越同类小型模型。在Pixel 9 Pro上测试显示，25次对话仅消耗0.75%电量，展现出色的能效表现。

Reddit凭借人工创作内容在AI时代获得丰厚回报。公司第二季度收入达5亿美元，同比增长78%，净利润8900万美元。CEO胡夫曼表示，Reddit为当前时代而生，人类对话和知识价值凸显。公司数据授权业务收入3500万美元，与OpenAI和谷歌建立合作伙伴关系。Reddit将搜索视为机遇，本地搜索产品拥有7000万周活用户，Reddit Answers用户从100万增至600万。

汽车维权的这出戏码，二十年来都没学会换剧本，即维权的成功与否，取决于谁能“搞出动静”。

精准农业一词是指为水、农药和化肥等农业投入找到“黄金地带”的技术组合，以最大限度地提高产量和效率。这是关于这些投入的适量性——不要太多以至于多余的投入被浪费，也不要太少以至于农民的产量低于他们的能力。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

芝加哥大学研究团队通过创新的"分支因子"测量工具，发现经过对齐训练的AI模型生成选择比原始模型减少近十倍，解释了现代AI助手回答相似的原因。研究还发现这种"保守化"在复杂推理中反而提升了稳定性，并提出了通过引导方式平衡AI可靠性与创造性的方法，为AI技术发展提供重要指导。

企业的灾难恢复计划可能更侧重于核心技术元素、数据中心、关键基础设施和系统；而业务连续性计划则立足于更广的视角，着眼于整个企业，从而尽量降低或完全避免业务中断对企业日常运营造成的影响。

MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

戴尔易安信中国研发集团非结构化数据部门全球汽车解决方案架构师，着力于帮助全球客户设计和咨询ADAS和自动驾驶解决方案的基础架构。

这项研究揭示了多语言大型语言模型内部的语言表示对齐现象，并开发出推理时语言控制技术（ITLC），能在不重新训练模型的情况下精确控制语言输出。研究团队发现模型中间层存在自然的跨语言对齐，基于此开发的语言控制方法在跨语言生成和缓解语言混淆方面表现优异，语言正确率达到近100%，为多语言AI应用提供了新的技术路径。

在新的背景下，重新提起和重视区域经济一体化和产业集群有何深意与新意?数字化的运行和发展对区域和产业的发展有着怎样的意义?

Pure Storage今天公布了第二季度财报，结果好于预期，但由于闪存市场持续存在供过于求的问题，使得Pure Storage调低了未来三个月的收入预期。

抢占型实例（Spot Instance）是计算资源的一种购买方式。与传统的包年包月实例、按量付费实例不同，抢占型实例的售价跟随市场需求与库存的供需关系实时浮动。

研究显示，拥有专门AI领导者的企业在AI投资回报率上高出10%，创新表现超越同行的可能性增加24%。高AI成熟度组织中45%的AI项目能运行三年以上，而低成熟度组织仅为20%。尽管如此，许多企业仍采用零散的AI应用方式，缺乏长期战略规划。专家指出，企业需要任命专门的AI负责人，建立成熟的治理流程，将AI从试点阶段推进到规模化执行阶段。

德国研究团队开发出MedSAMix技术，这是一种无需训练的AI模型融合方法，专门用于医学图像分割。该技术通过智能组合现有的通用型和专用型AI模型，在25个医学影像任务上实现了显著性能提升，单任务场景下提升6.67%，多任务场景下提升4.37%。与传统需要大量GPU和数天训练的方法相比，MedSAMix仅需2-4块GPU和数小时即可完成优化，大幅降低了医疗AI的应用门槛和成本，为医疗机构提供了更经济高效的智能诊断解决方案。

波士顿红袜队IT副总裁Brian Shield说，“棒球在美国是一种消遣，但棒球也是一个快速变化的球赛。现在大部分棒球赛事都是由科技驱动，特别是棒球赛事后台的事情。”

MIT研究团队开发出TIM系统，通过模仿人类认知的"聪明遗忘"机制，让AI能够进行无限长度的复杂推理。该系统将推理任务分解为树状结构，自动清理已完成子任务的细节信息，仅保留关键结论，实现了用不到50%内存完成相同推理任务的突破。配合TIMRUN引擎，TIM还支持端到端工具调用，大幅降低了成本和复杂度，为开发真正智能的AI助手开辟了新路径。