8月10日，以“精耕数智，为创新加速”为主题的2023网易数帆城市行在北京举行。

11月7日，在第六届中国国际进口博览会ESG与可持续发展领导力论坛上，英特尔正式发布2022-2023英特尔中国企业社会责任报告。

香港浸会大学周開陽教授率领的研究团队提出了IndexMark，这是首个针对自回归图像生成模型的免训练水印框架。该方法利用码本中索引的冗余性，通过匹配-替换策略在生成过程中嵌入不可见水印。具体而言，IndexMark将码本索引分为红绿两组，在图像生成时有选择地用绿色索引替换红色索引，实现水印嵌入而不影响图像质量。水印验证通过计算图像中绿色索引比例完成，并引入索引编码器提高精度。

哈佛大学研究团队在NeurIPS 2024上发表重要研究，解决了AI模型在处理敏感数据时面临的隐私保护难题。该研究首次将差分隐私技术与上下文学习结合，开发出自适应隐私保护机制，能够根据数据敏感程度动态调整保护强度。实验证明，新方法在保持严格隐私保护的同时，让AI模型学习效果提升15-20%，为医疗、金融、教育等领域的AI应用提供了安全可靠的技术方案。

AI项目从试点转向生产阶段时，企业面临意外的云成本激增问题。推理工作负载需要全天候运行以确保服务正常，成本可能一夜间飙升1000%以上。许多公司每月费用从5000美元激增至50000美元。为控制成本，企业开始采用混合架构：将推理工作负载迁移至本地或托管设施，训练任务保留在云端。这种模式可削减60-80%的基础设施支出，在保持性能的同时实现成本可预测性。

瑞典工业机械制造商SKF的IT领导者们正在齐心协力，确保技术开发、自动化和价值链数字化与业务是同步的。

伊利诺伊大学研究团队开发的Search-R1系统让AI学会了像人类一样边思考边搜索的能力。通过强化学习，AI能够主动决定何时搜索外部信息、如何整合搜索结果进行推理。该系统在七个问答数据集上平均提升20-24%的准确率，代表了从封闭知识系统向开放学习系统的重要转变，为构建更智能的AI助手奠定了基础。

Rubrik的虚拟气隙不可变云备份库现已支持谷歌云平台，加入原有的AWS和Azure支持。Rubrik云备份库作为Rubrik安全云的组件，提供托管式、云原生、安全隔离的云端不可变备份存储库。该解决方案在网络攻击或其他不利事件发生时，确保客户能够获得干净、未受损的数据副本进行恢复，包含基于角色的访问控制和客户管理密钥加密功能。

上海人工智能实验室的研究团队开发了VIKI-R框架，首次实现了让不同类型机器人像人类团队一样协作。该研究建立了全球首个多机器人视觉协作评估平台VIKI-Bench，通过队员选择、任务规划、轨迹感知三层测试体系全面评估协作能力。VIKI-R采用监督学习预热加强化学习优化的两阶段训练方法，在所有测试层级都取得显著性能提升，为智能制造、医疗服务等领域的机器人应用提供了重要技术突破。

云安全是迁移到云端的主要障碍之一，因此任何组织都不能忽视云安全。尽管在所有受访组织中，有 75% 的组织会在 2020 年部署多云模型，但仍有 80% 的企业工作负载尚未迁移到云端。唯一的方法就是制定明确的云安全战略。

Dify 在 HTTP 请求中的流程编写

Check Point中国区总经理陈石磊先生、中国区渠道总监邹佳蕾女士与中国区技术总监王跃霖先生一同与Check Point中国区合作伙伴见面，在分享公司最新解决方案的同时，阐释2021年最新策略，与合作伙伴面对面交流如何携手使中国区业务更上一层楼。

我们深入一个网络无处不在的时代，借助网络，我们的工作和生态得以改变。在2022年世界移动通信大会上，VMware发布多项技术创新，让我们看到了未来网络的演进方向，以及由此带来的剧变。

近日Meta宣布，将使用人工智能解决气候变化问题并开发相应的工程解决方案。其中举措之一为Open Catalyst项目，Meta AI将与卡内基梅隆大学化学工程系合作进行，通过把AI研究人员聚集在一起，有助于设计出新的机器学习模型，用于预测能源储备的新型化学反应。

中科院深圳先进技术研究院联合中科院大学提出PACS框架，通过将强化学习问题转换为监督学习任务，让大语言模型学会自我监督和评价。该方法在数学推理任务上显著超越现有方法，在AIME 2025测试中成功率达59.78%，比传统方法提升13-14个百分点，为AI推理能力提升开辟了新路径。

不管怎样，微软10年前许下的将自身服务前部迁移到Azure上的承诺似乎终于要实现了。

对于中国人来说，房子可能是他们一辈子当中最重要的资产。数十年的房贷换来一个安身之所，如何装修就成为了重要课题。但装修行业鱼龙混杂，工序多，增项收费不断，没有售后保障，种种乱象给人“水很深”的感觉，令人难以抉择。

C&S公司依靠TCS实施部署了复杂的云平台，既能使C&S和合作伙伴迅速受益，同时又能提高利润。

最新数据显示，自2024年初以来，Google Play 应用数量骤减47%，主要因加强审核、淘汰低质与功能受限的应用，同时推行新政策严格审核开发者信息，而苹果App Store则略有上升。

中科大与科大讯飞研究团队开发出THOR系统，创新性地解决了大语言模型在精确数学计算上的根本缺陷。该系统通过TIRGen数据生成、分层强化学习和实时自我纠错三大技术突破，让AI学会智能调用外部工具进行精确计算。在多项数学竞赛中，THOR表现卓越，在AIME竞赛中达到50%正确率，比同类模型提升近一倍，标志着AI数学推理能力的重大进步。