全球知名技术服务商DXC Technology的高级副总裁兼CIO，Kristie Grinnell不仅成功领导过多次大规模战略转型，同时能在一片喧嚣之下冷静、果断地支持技术团队。她的身上具备一种只有顶级CIO和数字领导者才具备的特质——高情商与硬核业务能力间的完美平衡。

上海AI实验室等机构联合开发的Dita机器人学习模型实现重大突破，仅需10个示例就能让机器人掌握复杂任务。该模型创新性地结合扩散模型与Transformer架构，让机器人具备类似人类的环境观察和任务理解能力，在多个基准测试中表现优异，并成功完成包括倾倒液体、多步骤操作等高难度真实世界任务，为通用机器人智能发展开辟新路径。

随着人工智能在各行业快速发展，2025年企业成功的关键不再是拥有AI技术，而是成为AI原生企业。本文分析四种新兴AI商业模式：产品导向模式注重工作流程集成而非模型性能；产品加嵌入式工程模式通过与客户深度合作开发定制化系统；全栈AI服务模式从工具提供转向结果交付；收购加AI模式通过整合传统业务并植入AI能力实现效率提升。这些模式为企业家和投资者提供了构建可持续AI业务的蓝图。

当前以信息技术为基础的新一轮科技和产业革命正在萌发，数字经济发展成为全球广泛关注的重大课题，十九大提出要建设网络强国、数字中国、智慧社会，加强信息基础设施建设。而数字经济已成为拉动经济增长的重要抓手。

作为一个知名的护肤品牌，玉兰油（Olay）正在试图以独特的营销方式颠覆化妆品行业模式，把人工智能的力量融入到皮肤咨询服务中。

2019年7月17日，由工业和信息化部指导，IMT-2020(5G)推进组联合中国通信标准化协会共同主办的2019年IMT-2020(5G)峰会在北京开幕。本次峰会以“5G商用 共赢未来”为主题，汇聚了国内外数十家主流移动通信厂商，共同探讨5G标准、产业应用及最新发展趋势。

CIO与IT领导者们应当关注哪些安全要点？先从以下四项起步。

普渡大学研究团队开发出CLIPSym系统，首次结合视觉和语言信息进行对称检测。该系统通过CLIP模型同时理解图像和文字描述，使用语义感知提示聚合技术和旋转等变解码器，在三个标准数据集上均超越现有方法。研究证实了多模态学习在几何特征识别中的优势，为计算机视觉、建筑设计、工业质检等领域提供了新的技术方案。

Extreme Networks 通过 Platform One 平台将会话、多模态及代理 AI 融入企业网络管理，显著提升可视化、自动化和安全性能。

家用电器巨头Whirlpool的高级副总裁、首席信息官Danielle Brown详细介绍了协作团队和数据管理是如何成为他们产品领导力和整个客户旅程不可或缺的一部分。

从现在到2026年，美国制造业公司需要填补近350万个制造业岗位——但由于技能差距，大约200万个就业岗位将无人可用。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

VidText是一个全新的视频文本理解基准，解决了现有评估体系的关键缺口。它涵盖多种现实场景和多语言内容，提出三层评估框架（视频级、片段级、实例级），并配对感知与推理任务。对18个先进多模态模型的测试显示，即使最佳表现的Gemini 1.5 Pro也仅达46.8%平均分，远低于人类水平。研究揭示输入分辨率、OCR能力等内在因素和辅助信息、思维链推理等外部因素对性能有显著影响，为未来视频文本理解研究提供了方向。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

CIO 在 AI 战略上面临两难选择：一方面追求快速提升生产力，另一方面寻求长期的颠覆性创新。IBM 调查显示，许多 IT 领导者倾向于其中一种方法，可能错失另一种机会。虽然部分组织已从 AI 项目中获得投资回报，但专注创新的组织短期内难以看到财务收益。CIO 需要在短期收益和长期创新之间寻求平衡。

南开大学团队开发的VisualCloze系统通过"视觉上下文学习"实现了通用图像生成，让AI能够像人类一样通过观察几个例子就学会新的图像处理任务。该系统采用统一架构处理多种任务，在风格转换、图像编辑、条件生成等方面都表现出色，并具备处理训练时未见过任务的泛化能力。

近年来在中国制造2025、互联网+双创等政策的驱动下，中国物联网产业迎来突破性发展。

普林斯顿大学等40多家顶尖机构联合发布首份自我进化智能体综合报告，系统阐述了AI从静态工具向自主学习伙伴转变的技术路径。研究揭示了智能体如何在模型、记忆、工具和架构四个层面实现自我优化，通过实时学习和课后总结两种时机持续进化，并在医疗、教育、编程等领域展现实用价值，为实现通用人工智能提供了清晰框架。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。