没人愿意看到初创企业失败，但我们也必须承认其中很多总要面临失败。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。

针对存储行业的需求和关注，SPC创建了全球第一个存储行业标准的性能标准。从组件级评估到完整的存储系统测量，SPC提供了严格的、经过审计的、可靠的和可重复验证的性能度量。

Testin 云测正是在这时代变革的交汇点成立的。

专家解读 | 张向宏：充分发挥独特优势 构建全球数字经济发展“中国方案”

2005年，我在AT&T（美国电报电话公司）贝尔实验室开始了我的职业生涯。当时，电信产业正受困于价格战和来自无线运营商的竞争，看着一个又一个同事离职，前往谷歌和雅虎这样正蓬勃发展的消费互联网产业寻求职业发展机会时，我不禁也开始思考自己的下一步。

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁"，无法突破预训练的能力边界，而工具集成能打破这种限制，让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法，解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本，展现出三种新奇认知模式，为构建更强大的AI系统提供理论指导。

铜缆和光纤的关系，无线跟有线的关系，5G和Wi-Fi的关系，这三个问题应该是目前业界最为关注。吴健在其主旨演讲中回顾了四十多年来以太网的发展和十多年间国际国内标准的发展，基于上述三个问题分析了整个标准发展过程中的普适价值。

Meta和华盛顿大学研究团队开发出PrefPalette系统，首次将认知科学的多属性决策理论引入AI偏好预测。该系统通过分析19个属性维度理解用户偏好形成过程，在Reddit 45个社区测试中准确率比GPT-4o提高46.6%。系统不仅能预测用户喜好，还能解释预测原因，为构建透明可解释的个性化AI奠定基础。

麻省大学团队开发PatchInstruct方法，通过"补丁分解"技术让大型语言模型无需重新训练即可准确预测时间序列数据。该方法在天气和交通预测中表现优异，短期预测误差降低85%，速度提升100-500倍，为实时预测应用提供了轻量级、高效的解决方案，展现了通用AI适应专门任务的新可能。

这项由清华大学与快手科技等机构合作的研究构建了包含18.2万个人工标注样本的大规模视频偏好数据集，开发了VideoReward多维度视频评价系统，并提出了Flow-DPO等三种对齐算法，成功让AI视频生成模型学会按照人类偏好创作内容，显著提升了生成视频的质量和用户满意度。

HASHIRU是一个创新的多智能体系统，由加州大学戴维斯研究团队开发，采用"CEO-员工"层级结构，动态管理AI智能体团队。系统优先使用小型本地语言模型，仅在必要时调用更强大的外部API，通过经济模型控制资源分配，并能自主创建新工具扩展功能。实验表明，它在复杂推理任务上显著优于单一模型（如GSM8K：96% vs 61%），并能有效执行学术论文评审和安全评估任务，展现了更灵活、更高效的AI协作新范式。

通用AI的应用前景非常广阔，它可以在医疗、交通、金融、教育、娱乐等各个领域发挥作用，为人类带来更好的生活体验和更高效的工作方式。

中科院团队开发的Stream-Omni是一个突破性的多模态AI模型，能同时处理文字、图像和语音，实现真正的"看听说"一体化交互。该模型创新性地采用了针对性的模态对齐策略，仅用2.3万小时语音数据就达到优秀性能，并能在交互中实时显示中间结果，为AI助手的自然化交流开辟了新路径。

中国企业技术出海与马来西亚的数字化征程。

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脑机接口为元宇宙打开了一个“窗口”。通过大脑与电脑的连接，人们可以在虚拟世界中自由地获取信息、开展社交，甚至获取味觉、触觉等多种感官的体验。

华为常务董事、华为云CEO张平安重磅发布盘古大模型5.0,在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级

工信部网站2月10日消息，工信部再次公开征求对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》的意见。

Radware过去几年始终坚持从市场和客户需求的视角出发,通过不断的投入与创新,同时保持进化与迭代,它不但完成了从应用交付到应用安全的技术“跃迁”,更让自身在激烈竞争的市场中开辟出了增长的“第二曲线”,为其长期的持续发展带来了更大的想象空间。