在2019年3月21日接受IEEE Spectrum采访时，她与我们共同就这一愿景以及英特尔公司的技术状况进行了探讨。

弗吉尼亚理工大学推出AR-RAG技术，让AI像拼图高手一样在生成图像时动态检索参考片段。该技术突破传统"闭门造车"模式，实现边生成边参考，显著提升图像质量和细节准确性。提供免训练DAiD和优化训练FAiD两种方案，在多个权威测试中创造同规模模型最佳成绩。

业务与IT的协调和协作从未变得如此重要。以下十几个最佳实践可以帮助CIO们赢得（并保持）来自业务同事的支持。

Lowry认为，《2019年数据共享治理法案》是他担任CIO的最大成就。

在经过数年的智能自动化探索之后，BMO正在加速其机器人流程自动化（RPA）策略，希望以RPA、机器学习与AI技术的强大基础之上，塑造出数字化与人工顺畅协作的新未来。

Hammerspace 与 Cachengo 合作，推出边缘数据处理、存储和编排解决方案。通过 Cachengo 的去中心化"租赁节点"模式，企业可将闲置空间转化为边缘数据中心，为其他云用户提供基础设施服务。这种创新模式不仅降低了成本，还提高了数据安全性和可扩展性，为传统公有云提供了一种经济实惠的替代方案。

NVIDIA研究团队发布了Eagle 2.5，这是一个突破性的视觉语言模型，专门用于长视频理解任务。该模型仅使用80亿参数就在Video-MME等基准测试中达到72.4%的准确率，与GPT-4o等顶级商业模型相当。Eagle 2.5采用了信息优先采样、渐进式训练和专门构建的Eagle-Video-110K数据集，能够处理数小时的长视频内容，为AI视频理解技术的普及化开辟了新路径。

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出LlamaV-o1，这是一个能够像人类一样进行分步视觉推理的AI系统。该系统通过课程学习和束搜索技术，不仅能给出正确答案，更能清晰展示每一步思考过程。研究团队还创建了包含八个领域超过1000道题目的VRC-Bench评测基准，不仅评判答案准确性，更重视推理过程质量。实验显示，LlamaV-o1在多项任务中表现优异，推理速度比同类方法快5倍，为构建可信透明的AI系统提供了重要突破。

戴尔 “零信任”安全策略，通过简化IT环境集成把零信任网络安全架构变得易于采用

为了践行生态协同，主动培养伙伴销售精英，华为于今年3月的生态伙伴大会上正式发布了销售微场景认证。

新的横向移动保护功能利用创新的 Sophos同步安全技术曝露网络交换机或LAN网段中的盲点

区块链属于一类加密型记账平台，亦有望协助解决生菜大肠杆菌爆发的难题。

为应对不断变化的自然及全球社会经济、节能减碳的目标所需,时尚行业零售商和制造商一直在寻求一种创新的方式,在减少浪费的同时又能保证关键运营。

面对出海大潮，AdTech平台面临来自新技术、新法规的种种挑战，如何利用低延时、高吞吐及低成本的云计算服务来满足业务需求成为众多国内出海AdTech平台的当务之急。

阿里巴巴联合多所知名院校的研究团队，通过系统性实验揭开了大语言模型强化学习技术选择的迷雾。他们发现仅用两种核心技术组合的Lite PPO方法，就能超越使用多种复杂技术的主流算法，证明了在AI训练中"极简主义"的有效性，为业界提供了清晰的技术选择指南。

到目前为止，大家可能都已经听说过被称为“无信任”的区块链技术。无信任每每被推崇为区块链技术的主要优势之一，也是有其道理的。

港科大研究团队开发的MemFly系统为AI代理记忆管理带来突破性进展。该系统运用信息瓶颈理论，设计了三层记忆架构和三路径检索机制，让AI能够智能地整理、压缩和检索记忆信息。实验结果显示，MemFly在多个基准测试中显著提升了AI的长期推理能力，为构建更智能的AI助手奠定了重要技术基础。

德国卡尔斯鲁厄理工学院开发出FLOWER机器人控制系统，这个仅有950M参数的"机器人大脑"能让不同类型机器人理解语言指令完成190种复杂任务，训练成本仅为传统方法的1%，在真实环境测试中成功率达61%，并能处理未见过的物体和环境，为通用机器人智能的实用化部署开辟了新道路。

根据联合国《全球粮食安全与营养状况报告》，2020年全球仍有8.11亿人未能摆脱饥饿。报告还提到，世界范围内有1.18亿人口长期得不到充足的粮食供应。

华中科技大学团队破解了AI绘画系统中长期存在的优化困境：高质量图像重建与高效图像生成之间的矛盾。他们提出的VA-VAE技术通过视觉基础模型对齐，让图像压缩器在保持高精度的同时为生成器提供更易学习的环境。结合LightningDiT优化框架，该系统实现了21倍训练加速，在ImageNet数据集上创造了FID=1.35的最佳记录，为AI图像生成领域带来了突破性进展。