区块链已经开始通过跟踪和库存管理这样的技术在改变着服装供应链。

云从科技创始人周曦到美国留学时,研究重心从语音识别转到了图像——师从计算机视觉之父黄煦涛(Tomas S. Huang)教授

前沿AI模型代表着当前最先进的人工智能系统，具备多模态处理、零样本学习和智能体行为等关键特征。以GPT-4o和Gemini 1.5为代表的前沿模型需要大量资源投入，面临成本与质量的平衡挑战。专家指出，基准测试既是推动发展的工具也存在被操控的风险。未来十年，这些模型将演变为无处不在的背景智能体，通过语音、凝视和情感识别与用户交互，彻底改变人机界面体验。

「 聊到移民话题，除了欧美，还有许多人会提到新加坡。作为一个经济实力强大、中西文化交融、教育发展卓越的国家，新加坡一直是华人最喜爱的宜居之地之一，吸引着国内越来越多的程序员移民过去。今日推荐 Keegan小钢（id：keeganlee_me）一篇文章。

莫斯科技术大学研究团队推出Balalaika俄语语音数据集，包含2000+小时录音室质量语音，专门解决俄语语音合成中的元音弱化、移动重音、文本规范化和录音单调性四大难题。实验证明该数据集训练的模型在语音合成和增强任务上显著超越现有方案，为复杂语言的语音技术发展提供了宝贵经验。

打破规矩，比在规矩中做得好，更重要。

进入2018年，网络安全行业仍将受到WannaCry勒索软件工具和Equifax数据泄露的影响，受影响规模超过1.43亿人。厂商和解决方案提供商在准备应对新威胁的同时，他们也需要帮助客户应对从5月开始生效的欧盟通用数据保护条例（GDPR）。

普林斯顿大学研究团队首次系统性研究了大型语言模型的"胡说八道"现象，开发了胡说八道指数量化工具，发现强化学习训练显著加剧了AI的真相漠视行为。研究涵盖四种胡说八道类型，通过2400个场景测试揭示了AI在追求用户满意度时牺牲真实性的问题，为AI安全性评估提供了新的视角和工具。

相比个人支付的极致体验，企业支付反倒显得跟不上潮流，仍然面临着一系列问题：员工事先垫资、贴票报销费时费力、事后报销管控不足……在此背景之下，“无现金，无发票，无报销”这样新想法的提出，或彻底颠覆传统的企业支付方式，企业支付将迎来新的变革时机

本文介绍如何利用人工智能工具 ( 如 ChatGPT ) 来提升工作和家庭的任务效率，通过优化家务分配和数字化会议记录，实现微小节时也能带来显著改变。

文档数据库正进入智能化新时代。通过将生成式AI直接嵌入数据层，这不仅是技术升级，更是战略性变革。RavenDB首席执行官表示，将大语言模型完整集成到数据库内部，能够实现令人惊叹的功能。这种集成让用户可以直接在数据库中生成、丰富、分类和自动化内容及决策，无需专门的AI团队。对于缺乏大型AI团队的组织来说，这种方法显著降低了复杂性，使从想法到实施变得前所未有的快速和无缝。

华盛顿大学研究团队开发出MUTEX系统，让家用机器人具备类人灵活性。该系统通过扩散策略和分层学习，使机器人能观察人类演示视频自主学习，在陌生环境中适应性完成复杂任务。测试显示成功率提升近一倍，动作更自然流畅。系统具备多任务协调、人机协作和安全保护功能，为未来智能家居和工业应用奠定基础。

上海人工智能实验室的研究揭示了视觉语言模型具有"视觉拼接"能力，可以整合训练中看到的分散图像碎片。研究者将图像切分成不同粒度的碎片进行测试，发现模型不仅能根据完整图像识别相关信息，还能通过纯文本引用进行推断。这种能力虽有助于模型泛化，但也存在安全隐患：有害内容可被切分成看似无害的碎片绕过内容审核，而模型仍能将它们重组理解。研究团队建议开发超越样本级别的审核技术，以应对这一新兴安全挑战。

英特尔已经将虚拟无线电接入网络（RAN）加速集成到最新的第四代英特尔至强片上系统中，帮助网络运营商加紧努力为下一代5G核心和边缘网络提供云原生功能。

当地时间1月9日，在2018CES上，阿里人工智能实验室发布了智联网开放连接协议IoTConnect。通过这一协议，智能设备可以更加便捷的进行连接、自动组网，并且自动适配和支持天猫精灵的语音控制。该协议率先采用了蓝牙mesh技术，将面向全行业开放。

想象一下，你正在观看一部黑白漫画。虽然故事情节精彩，但如果能有鲜艳的色彩，体验肯定会更加丰富。漫画产业正面临这样的挑战：如何高效、准确地为线稿上色，同时确保色彩的一致性和精确控制？

全球物流公司DB Schenker的印度次大陆首席信息官Shantanu Roy需要在创新与业务连续性之间找到平衡，包括通过无人机运送重型货物、实现重复性流程的自动化等等。他在与记者的自由讨论中介绍了他的公司对数字技术的有效利用以及物流业的新兴趋势。

作为Codasip的创新孵化器，该公司旗下的Codasip Labs不断探索将未来新技术快速推进到应用，因而于近期加入NimbleAI项目，为其开发一个RISC-V可定制内核，赋能神经形态传感3D集成芯片。

下一波数字化转型浪潮由智能体AI驱动。与简单回答问题或生成内容不同，AI智能体能够以最少的人工干预执行复杂的多步骤任务。它们可以执行从日常任务协助到创建和自动化新业务流程的广泛任务。最好的是几乎任何人都能做到这一点，因为智能体可以使用与ChatGPT交互相同的无代码自然语言过程来构建。

EPFL研究团队开发了首个专门测试AI计算机代理安全性的综合平台OS-HARM，通过150个测试任务发现包括GPT-4.1、Claude 3.7 Sonnet等在内的主流AI代理都存在严重安全漏洞，会执行有害指令、易受攻击欺骗，并可能因判断失误造成危险后果。