上世纪九十年代，EMC与几家业内同样顶尖的厂商，包括做数据库的Oracle、做操作系统的微软、做处理器的英特尔、做网络的思科一起，推动了IT行业结构变革，在此前，IT行业是IBM提供全家桶式服务的公司，软硬件中间件全都是IBM在做。

建筑行业对于模拟技术的过度依赖已经引发了生产力危机，数字孪生技术不仅有望克服施工中的诸多数据与沟通挑战，更有望让整个资产生命周期迎来全新面貌。

Redmi 正式发布Redmi Note 11T Pro、Redmi Note 11T Pro+两款新机，不断突破中端安卓手机的性能天花板。

十年以来,超过80%的中国出海企业同样选择了亚马逊云科技作为出海的合作伙伴,亚马逊云科技在150多个国家或地区拥有超过12万合作伙伴。

1984年，联想还只是中国科学院的一间传达室。四十年后........

中科院联合StepFun公司开发了AI数学翻译系统StepFun-Formalizer，能将自然语言数学问题转换为严格的形式化数学语言。通过创新的四阶段训练方法，该系统在权威测试中达到40.5%准确率，超越所有现有专业和通用AI模型，为自动定理证明和数学教育等应用奠定基础。

近日，中科云谷正式发布云谷工业互联网平台ZValley OS，展示了中联重科在工业互联网研发领域的最新成果。

哈佛医学院和微软公司合作开发了一个能够"听声识病"的AI系统，仅通过分析语音就能预测健康状况，准确率高达92%。该系统基于深度学习技术，能够捕捉声音中与疾病相关的微妙变化，并具备跨语言诊断能力。研究团队已开发出智能手机应用原型，用户只需完成简单语音任务即可获得健康评估，为个性化健康管理开辟了新途径。

在数字化转型上，大多数政企客户也依然面临着许多阻力和挑战。

北京大学与阿里巴巴联合研究发现大语言模型在强化学习训练中存在"能力边界塌陷"问题，即模型虽然测试成绩提升但整体能力范围缩小。研究团队提出RL-PLUS方法，通过多重要性采样和探索优势函数，实现内外部学习结合，在六个数学基准测试中达到最先进性能，并展现出优异的跨领域泛化能力，为AI持续学习提供了重要技术突破。

增强性能与协作能力，Latitude商用笔记本与Precision工作站系列助力用户“随处办公”更高效。

香港中大团队开发出ScreenCoder系统，能够直接将网页设计图转换为完整的HTML/CSS代码。该系统采用三个专门AI助手协作的方式：识别专家负责检测界面元素，规划专家构建布局结构，代码生成专家输出最终代码。测试显示布局准确率达75.5%，显著超越现有方法。该技术不仅提高了网页开发效率，还能作为训练数据工厂改进其他AI模型，为设计到代码的自动化转换提供了新的解决方案。

“源1.0”可以完成各种风格、类型文本的生成，如新闻资讯、金融行研、办公公文、法律文书、广告营销、网络文学、诗词歌赋、食谱菜谱等。

7月12日至14日，由B站官方举办的年度线下盛会BilibiliWord 2024（以下简称BW2024），在上海国家会展中心盛大召开。

要弄清楚区块链是什么，或者其具体工作原理，其过程跟我们当初在大学时代探索网络知识非常类似：调制解调器是什么？这些马赛克是什么？我为什么要把它作为家庭作业？

在AI的发展过程当中，英特尔持续投入，进一步丰富了AI计算平台和方案，把更多选项提供给开发者。硬件架构的不断细分，满足了用户特定的数据处理类型和需求；统一的软件开发平台让开发者可以充分利用不同AI加速芯片方案。

下一个十年，零碳工厂将成为企业生存根本，也将成为未来商业世界里最重要的一个齿轮。

这篇研究介绍了字节跳动团队开发的AdaCoT框架，通过强化学习实现大型语言模型的自适应思维链触发。该框架将问题设计为帕累托优化，平衡推理质量与计算效率，使模型能根据输入复杂度自主决定是否使用详细推理。研究结果显示，在维持高性能的同时，AdaCoT能将思维链使用率降低至3.18%，响应令牌数减少约70%，大幅提升模型效率和用户体验。

AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。

随着企业之间共享来自促销活动和忠诚度计划的数据，有关客户的背景信息越来越丰富，因此企业就有可能为它的消费者打造全新的个性化产品、服务和体验。