尽管总有人诟病智能手机创新接近天花板，然而在5G时代的当下，有高通这样的发明家和中国手机厂商的存在，智能终端依然能量不减，青春气息于多处洋溢。

我们已经看到一些城市，在实干家的带领下，成为新基建的先行者。

将学术机构、研究机构以及商业企业的力量集中起来，我们有望成功构建起具备实用性的量子计算机，并真正开启量子计算的新时代。

生成式AI的世界近年来经历了翻天覆地的变化。特别是在图像和视频生成领域，扩散模型（diffusion models）和整流流模型（rectified flows）的出现，极大地提升了AI生成内容的质量和多样性。这些模型就像是拥有惊人创造力的艺术家，能够根据文字描述创作出令人惊叹的图像或视频。

维谛技术以其全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务，数十年来持续为数据中心关键基础设施、通信网络、商业和工业、新能源领域提供业务保障。近日《哈佛商业评论》中文版及“年度卓越管理奖”专家评委实地走进维谛，了解其背后的卓越管理之道。

韩国首尔国立大学研究者提出HACO框架，解决手部接触估计中的数据不平衡问题。论文《Learning Dense Hand Contact Estimation from Imbalanced Data》针对手部接触数据中的类别不平衡（大多数样本无接触）和空间不平衡（接触主要集中在指尖）提出两大创新：平衡接触采样和顶点级类别平衡损失函数。他们利用14个数据集的84万张图像进行训练，在多种手部交互场景中显著超越现有方法，F1得分从之前最佳的0.197提升至0.531，同时在3D抓取优化和物体重建等下游任务中也展现出强大应用价值。

这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP，一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图，构建了1,008个问答对，设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现：开源领域的基础模型表现优于推理型模型，而闭源模型则相反。研究还表明，当视觉输入被遮盖时，模型性能普遍下降，证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。

除了硬件新品，华为还公布了全新高端品牌ULTIMATE DESIGN非凡大师。

「 年终奖作为部分打工人年底的一笔额外收入，也可能是一年中最大额的单笔收入，或者被算进总包的工资构成部分，对打工人来说，举足轻重。今日推荐 燃次元（ID:chaintruth）一篇文章，互联网年终奖一览，又是几家欢喜几家愁。」

这项由Sierra公司联合多伦多大学开展的研究首次揭示了AI对话系统在双控制环境下的真实挑战。研究团队发现，当AI需要指导用户协作操作时，性能会显著下降约20%。他们开发的τ?-bench评估平台通过电信技术支持场景，系统性地测试了AI的协作指导能力，并通过程序化任务生成和环境约束的用户模拟大幅提升了评估可靠性，为未来人机协作AI系统的发展指明方向。

“数字化转型其实非常复杂，对于不同行业、不同规模、甚至是同样规模的企业，都是千差万别，很多中小企业，一来‘不知怎么转’，二来‘没有足够资金可以转’，他们也想学习同行业的头部企业是怎么思考和怎么做的。”西门子Xcelerator中国区总经理、西门子数字科技（深圳）有限公司CEO秦成，接受至顶科技专访时，传递出很多中小企业心声。

“数字化转型其实非常复杂，对于不同行业、不同规模、甚至是同样规模的企业，都是千差万别，很多中小企业，一来‘不知怎么转’，二来‘没有足够资金可以转’，他们也想学习同行业的头部企业是怎么思考和怎么做的。”西门子Xcelerator中国区总经理、西门子数字科技（深圳）有限公司CEO秦成，接受至顶科技专访时，传递出很多中小企业心声。

华为联合多所高校发布TeleMath数据集，这是首个专门评估大型语言模型在通信数学问题求解能力的基准测试。研究团队设计创新的合成数据生成框架，从50个专家问题扩展至500个测试样本，涵盖信号处理、网络优化等七大领域。评估结果显示，专门的推理模型明显优于通用模型，为通信AI应用指明方向。

8 月 20 日，「低代码究竟是“银弹”还是“泡沫”」TVP 低代码技术分享会火热开聊，用一场尖峰辩论和一场圆桌对话，共探低代码的过去、现在与未来。

多年来，计算机硬件一直是一个乏善可陈的市场。占主导地位的x86微处理器架构正在触达可通过小型化实现性能增长的极限，因此制造商们的目光聚焦于在芯片中封装更多核心上。

紫金山顶，天空湛蓝、万里无云，而这一行人所代表的国内云计算行业从业者，他们肩头的那朵云，正推动着移动互联网历史的车轮滚滚向前。

早期技术采用者们已经意识到，AI方案能否成功落地完全取决于数据。而在F1赛场上，数据同样是通往成功的必由之路。F1赛车配备有300多个传感器，负责记录影响车速的每一个微小变化——从空气动力学到海拔高度，再到气温、压力、振动、车身压力、发动机性能乃至轮胎状况。

伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发了SafeScientist，一个安全优先的AI科学家框架，能主动拒绝不道德或高风险任务，并在整个研究过程中确保安全。该框架整合了四层防御机制：提示监控、智能体协作监督、工具使用控制和伦理审查。团队还创建了SciSafetyBench基准测试集，包含240个高风险科学任务和120个工具相关风险场景，用于评估AI科学家的安全性。实验表明，SafeScientist比传统框架提高了35%的安全性能，同时不影响科学输出质量，为AI驱动的科学探索提供了安全与创新并重的新范式。

从贸易出海转向海外运营，广汽向全球化迈出重要一步。

这项研究揭示了现有长视频理解评估基准的严重缺陷：过度依赖多选题导致结果膨胀，且许多问题存在先验偏好使模型无需真正理解视频就能作答。针对这些问题，多伦多大学团队开发了VIDEOEVAL-PRO基准，采用开放式短答案形式，真正要求理解整个视频。通过评估21个专有和开源模型，研究发现：视频模型在开放式问题上的表现比多选题下降超过25%，且多选题高分并不意味着开放式题高分。与其他基准不同，VIDEOEVAL-PRO随输入帧数增加持续提升性能，提供了更可靠的长视频理解能力评估方法。