今天，OPPO在未来科技大会2019(OPPO INNO DAY)上，与全球知名市场研究机构IHS Markit共同发布了首部万物互融白皮书——《智能互融：借助5G、人工智能和云技术，释放机遇》。

日本Sakana AI联合东京大学和AtCoder推出了首个专门测试AI长期算法优化能力的基准ALE-Bench。研究发现当前最强AI模型虽然在某些算法问题上能达到人类专家前11.8%水平，但整体表现不够稳定。AI通过快速试错在短期竞赛中表现较好，但在需要深度创新的长期挑战中仍落后于人类。这项研究为AI在实际工程优化中的应用提供了重要参考。

通过人工智能技能计划，人们可以通过LinkedIn参加免费的在线培训，学习人工智能，获得职业基础（Career Essentials）证书。

腾讯混元团队通过366组实验发现了AI大模型低精度训练的关键规律，提出Capybara缩放定律。研究揭示指数位比尾数位更重要，存在训练数据临界值现象，4-8位精度具有最佳成本效益。该成果为AI训练提供精确预测工具，有助于降低训练成本、提升效率，推动AI技术普及化发展。

报告显示，仅在 2022 年，高达 61% 的网络攻击都是针对中小型企业的。 这一数据与Check Point于今年10月发布的关于中小企业网络安全报告基本吻合。

这项研究开发了CellForge系统，通过多个AI专家协作自动化虚拟细胞建模全流程。系统在六种不同生物学场景测试中全面超越现有方法，预测误差最高降低40%，相关性提升20%。该技术将传统需要数月专家协作的工作压缩至几小时，成本从数千美元降至几美元，有望大幅降低科研门槛并加速生命科学发现。

“先进封装”是半导体产业近年来的热词之一，也掀起了封装技术发展史上的第三次技术跃进。

电力大数据为电力行业的业务创新、智能化辅助决策、提升服务能力、增强市场竞争力、创新商业模式等方面的发展提供了无限想象空间。透过国网上海电科院电力大数据实验室的研究，我们再次看到了大数据的应用潜力和对行业的影响力。

本文探讨在处理海量遥测数据的电商平台中，如何构建AI驱动的可观测性系统。作者提出利用模型上下文协议(MCP)解决数据碎片化问题，通过三层架构设计：上下文丰富的数据生成层、MCP服务器数据访问层、AI驱动分析引擎层，实现从日志、指标、链路追踪中自动提取洞察。该方案可显著降低异常检测时间，提升根因分析效率，减少告警噪音，为工程团队提供主动式而非被动式的系统监控能力。

Nvidia与VMware长达一年的合作终于取得了成果，今天正式推出了Nvidia AI Enterprise 平台，这是一套AI工具和框架，可以虚拟化AI工作负载并在Nvidia认证的服务器系统上运行这些负载。

阿里巴巴研究团队开发出START系统，首次让AI能像人类一样在推理过程中主动使用编程工具。通过创新的"提示注入"和自学习技术，START在数学竞赛和编程测试中表现显著提升，在AIME24达到66.7%准确率，比基础模型提升16.7%。这项突破性研究为AI推理能力带来质的飞跃，大幅减少计算错误和"幻觉"现象。

作为一家全球知名公司，VMware在全球各地提供大量的云基础架构，在多云时代中引领创新潮流。近日召开的年度内部研发大会（Research and Development Internal Offsite，以下简称RADIO），充分展现了VMware一直坚持的创新精神。

IBM在年度IBM Think大会上将AI和混合云战略放到了核心位置。

曼海姆-CeCaS研究项目的宗旨就是要开发相应的车用超级计算平台。该项目由来自业内和高校的 30 家研究合作伙伴共同参与，并且已被德国联邦政府纳入旨在推动汽车与移动出行行业实现数字化转型的大规模资助计划之中。整个项目由英飞凌负责领导和协调。

作为企业运维人员，日常系统安装及维护工作中，我们难免要跟“重复”这个敌人打照面，比如部署服务器操作系统，一台、两台尚可手动操作，但企业级服务器动辄几十、几百甚至成千上万的规模，若仍人工地一台台安装，必定浪费大量时间，造成低效。

中科院团队首次系统研究了大型多模态AI模型在视频理解中的"幻觉"问题，构建了包含6497个问题的HAVEN评估体系，发现AI看视频时会出现物体、场景、事件三类错误。研究还提出了创新的"视频思维模型"解决方案，通过让AI进行step-by-step推理，将准确率提升7.65%，偏差降低4.5%，为提升AI视频理解的可靠性提供了重要突破。

“经验没有压缩算法”也是亚马逊云科技最为人耳熟能详的一句话，宝贵的经验与亚马逊云科技遍布全球的基础设施和广泛而深入的云服务相结合，正为全球云计算行业提供指引。

上海交通大学团队开发的SceneGen系统能够从单张照片自动生成完整3D场景，包含准确的几何结构、逼真纹理和正确的空间关系。该技术在两分钟内完成场景重建，几何精度比现有方法提升76%，为游戏开发、室内设计、虚拟现实等领域提供了革命性的内容创建工具，代码已开源供研究使用。

对于制造企业来说，通过富有洞察的机器学习平台来提高产品质量和产量，提高工厂生产率，将成为下一步变革的关键。

“Google Cloud将继续朝着开放云发展，与合作伙伴和政策制定者合作，支持我们的客户、开源社区和整个社会。”