MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

戴尔易安信中国研发集团非结构化数据部门全球汽车解决方案架构师，着力于帮助全球客户设计和咨询ADAS和自动驾驶解决方案的基础架构。

在新的背景下，重新提起和重视区域经济一体化和产业集群有何深意与新意?数字化的运行和发展对区域和产业的发展有着怎样的意义?

Pure Storage今天公布了第二季度财报，结果好于预期，但由于闪存市场持续存在供过于求的问题，使得Pure Storage调低了未来三个月的收入预期。

抢占型实例（Spot Instance）是计算资源的一种购买方式。与传统的包年包月实例、按量付费实例不同，抢占型实例的售价跟随市场需求与库存的供需关系实时浮动。

研究显示，拥有专门AI领导者的企业在AI投资回报率上高出10%，创新表现超越同行的可能性增加24%。高AI成熟度组织中45%的AI项目能运行三年以上，而低成熟度组织仅为20%。尽管如此，许多企业仍采用零散的AI应用方式，缺乏长期战略规划。专家指出，企业需要任命专门的AI负责人，建立成熟的治理流程，将AI从试点阶段推进到规模化执行阶段。

德国研究团队开发出MedSAMix技术，这是一种无需训练的AI模型融合方法，专门用于医学图像分割。该技术通过智能组合现有的通用型和专用型AI模型，在25个医学影像任务上实现了显著性能提升，单任务场景下提升6.67%，多任务场景下提升4.37%。与传统需要大量GPU和数天训练的方法相比，MedSAMix仅需2-4块GPU和数小时即可完成优化，大幅降低了医疗AI的应用门槛和成本，为医疗机构提供了更经济高效的智能诊断解决方案。

波士顿红袜队IT副总裁Brian Shield说，“棒球在美国是一种消遣，但棒球也是一个快速变化的球赛。现在大部分棒球赛事都是由科技驱动，特别是棒球赛事后台的事情。”

MIT研究团队开发出TIM系统，通过模仿人类认知的"聪明遗忘"机制，让AI能够进行无限长度的复杂推理。该系统将推理任务分解为树状结构，自动清理已完成子任务的细节信息，仅保留关键结论，实现了用不到50%内存完成相同推理任务的突破。配合TIMRUN引擎，TIM还支持端到端工具调用，大幅降低了成本和复杂度，为开发真正智能的AI助手开辟了新路径。

浙江大学等联合研究发现，AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时，单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效；但面对陌生任务时，这些方法失效，只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实，这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异，为AI训练策略优化提供了新思路。

智能制造工业互联，这些应该是一个整体性的概念。国家对这个事情比较重视，以此推动整体的产业升级。信息技术走到今天，对制造业企业也带来了转型的新机会。

随着数据成为商业核心，传统系统和单点解决方案的拼凑已无法应对当前风险。组织需要重新定义数据安全、合规和AI治理战略，将其整合为一个无缝、可扩展的框架。领导者必须摒弃碎片化管理，拥抱新的统一模式，以应对AI风险、监管压力和失控的数据扩散等挑战。

极端天气和环境，都对PC的需求提出了极致考验。正所谓，术业有专攻，一台能抗摔又抗腐蚀的PC哪里找，结果老板推荐了这台戴尔Latitude Rugged坚固型笔记本。

对于人工智能的粉丝和采用者来说，2017年是令人兴奋的一年。进入2018年，我们想看看未来将要发生什么。有一件事是肯定的：我们刚刚开始这个旅程，今后一年会有很大的成功以及巨大的失败。

最近，软银集团推出了旗下新基金，名为远见基金2号（Vision Fund 2），拥有1080亿美元的资产。投资的重点在于：主要投资人工智能（AI）领域。毫无疑问，该基金将对于这个行业产生巨大的影响。

在本项目中，飞鹤乳业通过RPA机器人的部署获得了诸多价值。

法律行业正面临 AI 驱动的转折点。LexisNexis 推出的 AI 法律助手 Protégé，旨在为全球律所提供高效、精准和个性化的法律工作流程。LexisNexis 利用其独特的内容库和技术基础设施，开发出针对法律领域的 AI 模型。尽管行业仍存在疑虑，但 LexisNexis 强调安全性和合规性，并警告称不采用 AI 将落后于竞争对手。

数字孪生的5个成功应用案例。

Doti AI推出创新平台，通过安全、主动的AI技术整合企业内部知识，解决信息碎片化问题。该公司获得700万美元种子轮融资，旨在提高团队效率、知识检索和决策能力，同时确保企业级安全性。Doti AI的AutoPilot功能可主动识别用户需求，无需明确提示即可提供答案，大幅提升用户采用率。

这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准，测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示，即使最优秀的智能体成功率也仅为25%，远低于实用化要求，揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。