AI使用就像城市的早高峰，出发越早，到得越早，晚十分钟出发，可能就晚一小时到。飞书用一次次更新和标准化方法，给了行业一种确定性：AI不止能看，关键是能用、能落地。

Ninite 是一款智能工具，可自动安装并更新用户挑选的 Windows 应用，大大缩短新系统配置时间；文章还介绍了 Windows LTSC 版本作为替代升级手段的优势与注意事项。

数字经济背景下，企业的数字化转型进程不断提速。但是在这一进程中，企业在架构选型以及IT建设方面仍然会面临困惑。

技术人员要怎么保证自己打造的驾驶系统，能够充分积累起来自常规道路及高速公路的一手训练素材?这个问题的答案，也许就是开创自动驾驶新时代的核心所在。

帕斯卡·达洛兹给自己制定了一个10年计划，其中有三个发展愿景。

上海人工智能实验室联合多家机构提出SeC视频分割技术，通过大型视觉语言模型构建物体概念表示，突破传统像素匹配局限。该技术在复杂场景变化中表现卓越，比SAM 2.1平均提升11.8分，并构建了专门的SeCVOS测试集验证效果，为视频编辑、自动驾驶等应用带来新突破。

Google正式发布了这一蓝图的下个篇章——Cloud AutoML Vision，让任何人都可以通过上传一组示例并单击几个按钮来构建自己的深度学习计算机视觉模型。在一个点击式深度学习的世界中，AI的未来可能会是什么样的？

我们希望通过收益匹配价值创造、激励匹配市场发展、秩序规则匹配业务场景，让伙伴和华为的合作有收益、有发展、共未来。“伙伴+华为”，同心同行，让数智世界一触即达，迸发+∞能量。

微软研究院与中国科技大学合作开发的高斯变化场扩散模型，实现了从单个视频快速生成高质量动态3D内容的突破。该技术将传统需要数小时的3D动画制作过程缩短至4.5秒，通过创新的变分自编码器和扩散模型设计，有效解决了4D内容生成中的数据构建困难和高维度建模挑战，在多项评估指标上显著超越现有方法，为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了革命性的内容生成工具。

英特尔公司数据中心事业部副总裁兼英特尔至强处理器和数据中心营销总经理Lisa A. Spelman表示，至强处理器是英特尔数据中心业务一个非常重要的部分，也是英特尔努力构建并将继续扩大数据中心总体潜在市场规模（TAM）的重要部分。

近日，英特尔宣布与HashiCorp开展新的合作，旨在帮助客户加快上云速度，降低云负载成本的同时提升其性能与安全性。HashiCorp提供开源软件和商用软件，帮助开发人员、运营商和安全专家通过自动化的方式来配置、保护、连接并运行云计算基础设施。

复旦大学团队开发了全新的多维约束框架来评估和改进大语言模型的指令跟随能力。研究发现AI在处理复杂约束时表现不佳，成功率从简单约束的77%降至复杂约束的33%。通过强化学习训练，模型性能显著提升30-50个百分点且不影响其他能力。研究揭示改进主要来自注意力机制优化，为AI实用化提供了重要突破。

Figure 公司宣布将于 2025 年底开始在家庭环境中进行 Figure 02 人形机器人的"Alpha 测试"。这一加速计划得益于公司自主研发的 Helix 视觉-语言-行动模型。尽管家庭环境复杂多变，但 Figure 仍决定优先发展家用机器人，以应对人口老龄化等社会问题。

9月3日，百度AI加速器Demo Day为第二期学员举办了一场“毕业典礼”， 200多位知名VC投资人和AI企业代表共同见证了学员们的“加速”效果。当天，百度AI加速器第三期入选企业正式亮相，并举办开营仪式。

在数据中心内保持服务器的冷却是需要大量电力的，特别是像谷歌等技术巨头运营的大型设施。现在谷歌正试图利用人工智能来削减电费。

随着生成式 AI 模型的爆炸性增长，单一数据中心已难以满足其计算需求。未来，AI 的持续发展可能依赖于跨越国家甚至大洲的新型超级计算机。这种分布式架构将现有数据中心连接起来，形成一个大型虚拟数据中心，以应对 AI 模型日益增长的计算和能源需求。

普渡大学研究团队开发出CLIPSym系统，首次结合视觉和语言信息进行对称检测。该系统通过CLIP模型同时理解图像和文字描述，使用语义感知提示聚合技术和旋转等变解码器，在三个标准数据集上均超越现有方法。研究证实了多模态学习在几何特征识别中的优势，为计算机视觉、建筑设计、工业质检等领域提供了新的技术方案。

1月25日，2018 高通中国技术与合作峰会就像一场中国手机行业的年底聚会，第二天，张罗完这场大party的高通总裁克里斯蒂安诺·阿蒙接受了媒体采访，回应了博通的收购问题，并对即将开启的5G商业模式进行了解读。

对今天的企业来说，数字化转型已成为应对正在变化世界的一个新演化节点。

数据现在是最有价值的企业商品之一。根据CIO.com的《2022年CIO现状》报告显示，有35%的IT领导者表示，数据和业务分析将在今年其组织IT投资中占比最多，58%的受访者表示，未来一年他们将增加对数据分析的投入。