Artifact的Kevin Systrom关注优质评论的价值，Substack则强调新功能Notes的意义。

今天，在纽约举行的“让AI无处不在”活动上，英特尔推出一系列出色的AI产品组合，旨在助力用户从数据中心、云、网络，到边缘和PC等各个领域打造无处不在的AI解决方案。

高通公司全球高级副总裁、技术许可业务中国区总经理钱堃出席高峰论坛并发表了题为“5G赋能数字未来”的讲话

2018年，在云计算诞生的第十二年，渐劲的东风正在重构业界对于全球云力量的认知。新年伊始，拥有175年历史的全球财经旗舰媒体英国《经济学人》就对“中国云计算行业发力赶超西方”的话题进行了全面报道。

上海AI实验室等机构联合开发的SongGen系统实现了AI音乐生成的重大突破，能够在单一阶段同时生成人声和伴奏，用户只需输入歌词和描述就能创作完整歌曲。该系统提供混合和双轨两种生成模式，支持语音克隆功能，在多项评估中超越传统多阶段方法。研究团队还构建了包含54万样本的开源数据集，并将完整代码和数据公开发布，为AI音乐创作的民主化奠定基础。

阿里巴巴联合香港科技大学和浙江大学开发的ThinkSound系统，通过引入思维链推理让AI学会像专业音效师一样思考和创作。该系统采用三步式交互流程，支持基础音景生成、物体定制和语言编辑，在多项评测中表现优异，有望降低音效制作门槛并提升创作效率。

这项由西南大学和新加坡国立大学联合完成的研究，首次建立了全球最大规模的验证码攻防测试平台MCA-Bench。研究发现AI在简单视觉识别任务上成功率超96%，但在交互式操作任务上仅为2.5-55%，揭示了当前AI技术的能力边界。基于实验结果，团队提出了"深度模态耦合"、"行为锚定验证"、"会话特定语义个性化"三大设计原则，为构建更安全的人机验证系统提供了科学指导。这项研究不仅为验证码安全性评估建立了标准化基准，也为AI时代的网络安全防护指明了新方向。

哥伦比亚大学研究团队通过精巧实验发现，经济稀缺性会像"认知病毒"一样占用大脑资源，导致注意力、工作记忆和认知灵活性下降，使人们更易做出短视决策。研究开发了注意力训练、认知重构等有效干预方法，并在就业援助、教育、医疗等领域成功应用，为重新理解贫困本质、设计认知友好政策提供了科学依据。

腾讯AI实验室开发的Covo-Audio是首个真正实现端到端语音对话的7B参数大模型，能直接处理语音输入并生成自然回应。该系统突破了传统流水线式处理的局限，实现了智能与声音分离、全双工交互等创新功能，在多项基准测试中表现优异，特别是在情感理解和自然对话方面达到了新的水准，为语音交互技术的实用化和个性化应用开辟了新路径。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

韩国研究团队开发出全球首个能够同时生成语音和面部表情的AI系统JAM-Flow，突破了传统技术分离处理音频和视觉的局限。该系统采用多模态扩散变换器架构，通过联合注意力机制实现音频与表情的完美协调。在多项测试中表现优异，用户体验测试显示其生成效果明显优于现有系统。这项技术为虚拟主播、影视制作、教育培训等领域带来革命性进展，代表了多模态AI发展的重要里程碑。

NetApp与IDC关于《企业AI的演变格局》研究报告发现，63%的受访者认为必须进行生成改进或者彻底更新，才能确保存储解决方案针对AI进行优化。

融云CPO、原飞信CTO任杰在峰会现场接受了开源中国的专访，详细讲述了他所经历的互联网通信云变迁之路，并深度解读了专注于通信云技术的融云，是如何在5G新浪潮中为开发者提供优质通信服务的。

2021年4月12日，网易七鱼迎来成立五周年里程碑，值此之际，也带来一份满意的市场答卷：累计服务40万企业客户，稳定接通960亿秒热线通话，帮助百万客服发送超过490亿条消息。

2018 高通4G/5G峰会于10月23日在中国香港举行，致力于基础科技发明的高通，为产业界描绘了一个万物互联的明天，而这一切都离不开5G这一网络基础，在向5G进军的这条路上，高通始终秉承自身的核心竞争力一路前行。

企业业务的边界，往往决定了企业竞争的边界。从这个角度来说，企业的竞争状态被划分为三个时代，即竞争边界基本等于业务边界的1.0时代、竞争边界扩大到不同产业链的2.0时代、竞争边界跨越不同行业的3.0时代。如今，我们正在进入第三个阶段。

近些年来涌现了一批出色的网络安全公司，致力于解决各种网络安全问题，从确保分布式办公的安全性，到评估和减轻企业网络安全风险，再到保护DevOps通道，以及获得对企业组织基础设施的可见性。

当高通工程师John Cook面带微笑，从桌上拿起一个印有“Qualcomm Snapdragon（高通骁龙）”字样的VR眼镜时，我们似乎得到了沉浸式体验的答案。

清华大学研究团队通过大规模实验发现，当前备受推崇的强化学习训练方法（如训练GPT-o1的技术）并未真正提升AI的推理能力，而是让模型更善于从已掌握的推理方法中选择正确答案。研究涵盖多个模型和任务，揭示了AI能力提升背后的真实机制与普遍认知的差异。

首尔国立大学团队突破性地提出了基于强化学习的多模态大语言模型个性化训练框架RePIC，仅用2000个样本就达到传统方法21万样本的效果，在多角色图像描述任务中准确率提升至71%（传统方法仅21.3%），首次实现了高效、准确的AI个性化看图说话能力，为个人专属AI助手的普及化应用奠定了重要技术基础。