嵌入式设备有个天生赋予的重点任务，就是要成为自动控制整体方案中的一员。早期市场对自动控制的需求主要集中在单纯的“机电控制”上，而具备智能计算的Jetson系列产品相对与几十元的这类控制板来说，成本是高出一个阶位。

微软和合作伙伴发布了开源RTL，用于一种新的数据压缩机制，而英特尔公布了另一个实现安全块的类似项目。这些举措表明，参与开放计算项目（Open Compute Project，OCP）的数据中心巨头们，正在朝着芯片开源迈出第一步。

想象一下，你正在使用一个智能助手，希望它能根据你的文字描述找到相似的图片，或者通过一张图片找到相关的文本信息。这就像是你在和一个不懂你语言的人沟通，你们之间存在着一道"模态屏障"。为了让计算机理解并连接不同类型的信息（如图像和文本），研究人员需要开发能够将这些不同类型数据转化为通用"语言"的方法。

近日，阿里云机器学习平台PAI与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022

韩国科学院团队发现多模态大语言模型存在"候选项先验偏见"，即系统偏爱高频出现的内容而非真正相关的内容。他们开发了BLiM双向检索框架和CPN标准化技术，通过让AI从两个方向思考问题并消除统计偏见，在四个数据集上平均提升6.4个百分点的检索准确率。该技术还适用于视觉问答、图像描述等多个领域，为构建更公平可靠的AI系统提供了新方案。

IBM近日推出了一系列全新的闪存解决方案，旨在全方位满足企业在存储方面的需求，其中涵盖可扩展到混合多云存储部署的入门级和中高端系统。

北京大学联合字节跳动推出MoVieS技术，能够从单镜头视频中快速重建4D动态场景。该系统采用"动态溅射像素"概念，统一处理场景外观、几何和运动信息，在一秒内完成传统方法需要数小时的重建任务。技术支持新视角合成、3D点追踪、场景流估计等多种应用，在保持高质量的同时实现数量级的速度提升。

在LiveWorx19期间，PTC和罗克韦尔自动化公司展示了其组合技术无与伦比的价值，解决了当今制造商面临的最昂贵和持久的挑战。

据美国运输研究所（ATRI）的报告显示，过去两年，包括柴油价格、保险费、司机费率以及拖车和卡车费用在内的所有成本要素都在增加。2022年，运营成本首次超过每英里2.00美元。这一趋势在2023年继续，运营一辆卡车的总边际成本上升至每英里2.27美元，创下新的历史新高。

数字化日益成为推动城市发展的重要力量，同时也被看作是有效解决“城市病”的“良方”之一。

中国人工智能公司DeepSeek的突然崛起震动了全球科技市场，引发了对其性能声明和开源承诺的质疑。尽管其低成本模型引起了业界关注，但在开放性、性能真实性和安全性方面仍存在争议。这一事件也引发了对中国AI技术发展的深入思考。

IBM公司人工智能部门副总裁Dario Gil也参与到该项目当中，他表示这一实验结果“必然能够在未来实现在物联网当中使用更复杂的卷积神经网络，从而进行图像与视频内容分类这一重要目标。”

当地时间2023年9月20日，在美国加利福尼亚州圣何塞市举行的2023英特尔on技术创新大会的第二天，英特尔公司首席技术官Greg Lavender发表了主题演讲，详细介绍了英特尔“开发者优先，推进开放生态”的战略原则如何让所有人都能够抓住AI带来的机遇。

想象一下，你正在浏览一张复杂的家庭聚会照片，想向视力障碍的朋友描述照片中特定人物的表情和姿态，或者你需要从监控视频中准确描述某个可疑物体的细节。在这些场景中，我们不仅需要描述整张图片或整段视频，更需要聚焦于特定区域，提供精确而详细的描述。

为什么欧盟的法案影响全球？因为该条例面向所有收集、存储或处理欧盟境内任何居民的个人数据的任何组织及企业，无论该企业是否位于欧盟成员国内。

微软增强了低代码工作流服务Logic Apps，如今获得了C#内联操作以及在本地或云环境上部署工作负载的能力，同时仍然通过Azure进行管理。

日前，IBM公司宣布推出一个针对网络安全应用的全新云计算社区平台IBM Security Connect。这是首个基于开放联合技术构建的安全云计算平台。它以人工智能为核心，能够分析以前并不互联的多种工具和环境中的安全数据。

Meta团队发布突破性研究ConfQA，通过"诚实训练"让AI学会在不确定时说"我不知道"，将胡编乱造率从20-40%降至5%以下。结合双重知识框架，在保持高准确性的同时减少30%不必要外部搜索，为AI实用化应用奠定重要基础。

港大研究团队开发了χ0机器人操作框架，通过模型算术、阶段优势和训练部署对齐三种技术的协同，系统性解决了机器人学习、训练和实际部署三个阶段间的不匹配问题。该系统在复杂的服装操作任务上成功率提升250%，仅用20小时数据和8块GPU就实现了24小时连续稳定运行，为机器人技术从实验室走向日常应用提供了重要突破。

FICO 首席分析官 Scott Zoldi 阐述了如何利用自建数据集、定制模型、AI 区块链技术等手段，实现小型语言模型与 agentic AI 在金融风险、诈骗等领域的有效落地，同时兼顾监管与创新。