PingCAP的客户都在讨论成本和效率，这在现在的经济环境下已经成为所有人的共同选择，而TiDB要做到的就是帮助客户的更好的关注业务创新，做到降本增效。

Nvidia近日透露了它是如何利用AI模型来应对制药和零售行业面临的一些最紧迫的挑战——从发现新蛋白质到寻找更好的防盗方法。

Menlo Research推出革命性AI模型Jan-nano，仅用4B参数就在SimpleQA测试中达到83.2%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek模型。该模型采用创新的"搜索优先"策略，通过多阶段RLVR训练系统，让AI学会高效使用工具而非死记硬背知识。研究发现大模型存在"过度思考"问题，反而影响性能。Jan-nano证明了在AI发展中，聪明的策略比单纯的规模扩张更重要，为资源受限的AI应用开发提供了新思路。

清华大学团队开发出多模态感知推理网络，这是首个能从人类表情、动作等外在表现准确推断内在情感状态的AI系统。该系统综合分析面部表情、语音语调、肢体动作等多维信息，在复杂情感识别中达到87.3%准确率，已在医疗、教育等领域试点应用。这项技术突破了传统单一感知模式限制，具备动态权重分配和时序建模能力，为构建更智能人性化的人机交互奠定基础。

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。

近期，多机构大举应用生成式 AI，但却未能有效落实安全防护。英国 NCSC 警告，未来关键系统可能面临更高攻击风险，要求企业加强供应链及网络安全管理。

近期，华为视频AiMax影视品鉴会第2期《鲁豫有约一日行》在华为智能生活馆·北京华熙LIVE举办

云原生所具备的技术价值和业务价值，是初创企业应对不确定性的最佳选择。

华沙大学联合研究团队首次将μ参数化技术成功扩展至混合专家架构，解决了MoE模型训练中的超参数调优难题。通过理论分析和实验验证，证明了小模型上找到的最佳学习率可直接应用于大模型，大幅降低训练成本。研究发现专家网络应视为隐藏权重，路由器应视为输出权重，采用不同缩放策略，为大规模AI模型高效训练提供重要工具。

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。

英特尔和它的标识、兔子服和标志性的音乐“bong”（“灯，等灯等灯”），都是全世界家喻户晓的品牌元素。

区块链技术能为企业做些什么？其又存在哪些局限？

意大利理工学院与英国阿伯丁大学联合研究团队发布了一项突破性研究，提出通过合成数据训练视觉语言模型实现机器人的视觉视角采纳能力。研究团队创建了一个包含RGB图像、语言描述和精确空间变换矩阵的合成数据集，使机器人能够理解物体在不同视角下的空间关系。这一基础工作为实现能在人机交互中理解空间关系的具身AI系统铺平了道路，有望显著提升未来机器人与人类协作的自然度和直观性。

这项研究介绍了MetaMind，一个模拟人类社交思维的多智能体框架，由威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学研究人员共同开发。该系统通过三阶段协作流程（心智理论智能体生成假设、领域智能体应用社会规范约束、响应智能体生成回应）模拟人类元认知过程。实验表明，MetaMind在社交理解任务中显著超越现有方法，首次使AI系统在心智理论任务上达到人类水平表现，为更具共情心和文化敏感性的AI互动铺平道路。

进入盘点之期，回顾2019年，华为的征程可谓令人难忘。尽管时局艰难，但华为手机业务依然取得众多高光成就。

话说上次老王凭借满腹学识收割大票迷妹儿，又跟迷妹儿之一的晶晶打了一番交道之后，广大吃瓜群众坐不住了，他们对此意犹未尽，纷纷留言要求再加点戏。

现在的所有迹象都表明，万事达卡提倡的基于“五C”法（英文单词“社区、共同愿景、跨功能、文化和尖端”都是以C开头，详见下文）创建团队的愿景是可行的。

红帽OpenShift虚拟化支持虚拟机、容器和无服务器组成的混合应用场景，实现应用负载的现代化。

腾讯混元团队推出的HunyuanWorld 1.0是一个革命性的3D世界生成框架，能够仅通过文字描述或单张图片创建完整的可探索3D场景。该系统采用全景图像作为世界代理，结合智能分层技术和3D重建算法，实现了360度沉浸式体验、标准网格导出和物体级交互操作，在虚拟现实、游戏开发和物理仿真等领域展现出巨大应用潜力。

美国一家公司希望自己的新技术能够帮助全球具健康意识的人找到自己最弱的生物钟，进而对其进行修复或令其倒转。