12月10日，“云开智达——2019 IBM Cloud & AI Summit”网络峰会将举行，届时，行业大咖、智慧大脑以及来自IBM全球和实验室的专家分享如何拥抱开源和多云的市场机遇，实现人工智能的落地价值，共创数字化转型新篇章！

这项由多国顶尖大学联合完成的研究，通过测试六个先进AI模型对近4万幅画作的识别能力，揭示了当前人工智能在艺术鉴定领域的严重局限。研究发现，即使最优秀的AI模型准确率也仅有60%，且无法识别《蒙娜丽莎》等世界名画，同时容易被某些AI生成的仿制品"欺骗"。

华中科技大学研究团队开发的LaTCoder通过"分而治之"策略解决AI网页代码生成中的布局保持难题。该方法将复杂网页设计分割为小块，逐块生成代码后智能拼接，在多个评估指标上显著优于现有方法。团队还构建了更具挑战性的CC-HARD数据集，为行业提供了新的测试标准。这项技术有望大幅降低网页开发门槛，推动设计到代码的自动化转换。

“云原生”一词，其实在2013年就由Matt Stine首次提出。当时大家都觉得这是一个酷酷而又蛮小众的概念。直到2017年底Kubernetes成为了容器编排的事实标准，突然之间“云原生”有了一个抓手，一个很实际的落脚点。

洞悉微小，成就大不同，这是英特尔物联网的洞察，它相信每一个互联设备都会带来无线潜能，小到用机器视觉观察毫微之差，大到利用深度学习来诊断疾病乃至拯救生命，这都是可以借助创新推动时代前进。

新思科技（Synopsys）指出，软件供应链安全直接关系到关键基础设施安全，影响着企业发展和普通民众的生活。

对于加拿大航空（Air Canada）来说，安全是至关重要的，而对于提高这一最重要绩效指标的数据战略负责人来说，如何获得有关加拿大航空公司安全表现的洞察是同样重要的。

云之战持续白热化，Oracle肯定不会退让。正如本周在旧金山举行的OpenWorld 2019大会上发布的重要公告所示，Oracle继续延续和强化着去年OpenWorld大会的重要战略。

元宇宙——一种沉浸式、持久性和可互操作的数字环境——包含许多领域取得重大进步的机会，包括娱乐、教育、医疗保健和商业。然而，一些专家担心元宇宙可能会带来巨大的隐私风险。事实上，该报告分析了即将到来的技术革命的潜在优点和缺点，并警告用户数据在沉浸式空间中可能面临风险。

今天，由采购数字化赛道领军企业商越科技主办的产品发布会在北京隆重举行，发布重磅新品——商越智能采购平台R2.0泰山版，以全、新、快、稳4大特征，为大中型企业提供非生产全链路采购数字化解决方案。

《区块链启示录》本期采访了溪塔行业大客户总监孔庆阳，他为我们介绍了区块链和物联网结合的几个案例，会有窥见一斑的感觉。

沃尔玛正对其Element机器学习平台进行重大智能代理升级，并推出面向软件开发的"超级代理"Wibey。升级后的Element平台具备状态架构，能够跟踪代理的行为、对话和意图，使代理在跨系统工作流中保持上下文。Wibey作为第五个超级代理，可解释用户意图并将命令路由到适当的工具和API，为开发者提供统一入口。该平台支持标准化通信协议，实现代理间协调，并能管理智能代理的完整生命周期。

张艺谋任影像首席顾问，影像封顶、科技点满！小米14 Ultra 打造2024年巅峰旗舰

WunderGraph 获得 eBay 等投资方 750 万美元 A 轮融资，致力于开发开源 GraphQL 联邦平台 Cosmo。该平台旨在解决 API 激增问题，为企业提供替代 Apollo 专有解决方案的开源选择。eBay 不仅投资，还将作为核心设计合作伙伴，帮助 WunderGraph 打造适合大规模企业使用的产品。

这项由哥伦比亚大学等机构研究团队完成的研究，通过ACES测试环境深入分析了AI购物助手的行为特征。研究发现不同AI模型存在显著购物偏好差异，对商品位置异常敏感但偏好各异，对营销标签反应独特，在理性购物测试中仍存在缺陷。研究揭示了AI购物时代将重构电商生态系统，带来新的商业机遇与监管挑战。

5月23日，华为云开发者日HDC.Cloud Day广州站成功举办。

南开大学团队开发出GlimpsePrune技术，让大型视觉语言AI能像人类一样"瞄一眼"抓住图像重点。该技术通过智能筛选视觉信息，只保留7.4%相关内容就能维持100%回答准确性，大幅降低92.6%计算负担。不同于固定压缩的传统方法，GlimpsePrune能根据问题复杂度动态调整，简单任务保留3.6%信息，复杂场景保留30-40%，实现真正智能化适应，为AI视觉应用的普及奠定基础。

如今很多企业组织都在努力跟上大数据不断增长的步伐，单单是管理大数据就颇具挑战了，更不用说还要通过提取有用洞察并利用信息以获得竞争优势，从而发挥大数据的价值了。

开放接口解决什么问题？统一、可兼容的接口和标准

这篇论文介绍了LegalSearchLM，一种创新的法律案例检索方法，将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集，涵盖411种犯罪类型和120万案例，并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明，该模型在准确率上超越传统方法6-20%，且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。