西安交通大学研究团队开发了DenseDiT，一个基于生成式AI的视觉分析框架，能在仅使用15张训练图片的情况下处理25种复杂现实场景的视觉任务。该系统巧妙利用已训练生成模型的视觉知识，通过参数复用和轻量级分支设计，在数据效率上比传统方法提升1000倍以上，为数据稀缺的AI应用场景提供了全新解决方案。

新iPhone里Camera Control的新按键单击：打开相机应用或在已打开相机应用的情况下拍照。 点击并按住：开始录制视频。 轻按：这项功能将于2024年秋季晚些时候推出，可以锁定对焦和曝光在特定主体上。 双轻按：调出最小化相机预览菜单，用于选择不同的控制选项，如曝光或景深。 沿表面滑动：调节参数如缩放、曝光或景深。设计和技术：相机控制按钮采用电容和压力感应技术，对基于触摸的手势反应灵敏。它被描述为一个触摸敏感按钮，甚至是一个微型触控板，允许进行各种交互，而不仅仅是按压。

想象一下，如果你要学习烹饪一道从未见过的菜肴，但没有食谱、视频教程，甚至连成品图片都没有，你能做到吗？这听起来几乎是不可能完成的任务。然而，清华大学的Andrew Zhao及其研究团队却让人工智能系统实现了这一壮举。

荷兰埃因霍芬理工大学研究团队开发出一种智能心脏超声除雾技术，能够自动识别图像中被"雾霾"污染的区域并进行有针对性清理。该技术结合语义分割和扩散模型，首先让AI识别心脏各部分结构，然后根据不同区域特点采用不同强度的除雾处理，在国际挑战赛中表现优异，为解决心脏超声图像质量问题提供了新思路。

每一个程序员的心中或许都有这样一个梦：有一天，做出一个心中的完美产品，让全世界的人使用它。 蒋南国和他的合伙人创业七载，经历了无数的风风雨雨。作为一个技术合伙人，当拥有了对产品的决策权，他是否实现了自己的梦想，又会遭遇哪些坎坷？

本文探讨了IT行业,特别是网络领域面临的人才断层问题。随着90年代培养的网络工程师逐渐退休,新一代IT人才更熟悉云技术而非传统网络知识。文章呼吁企业应采取战略性措施,通过现代化运营模式和工具,为新一代IT人才创造友好的工作环境,以应对这一挑战。

这项由卡内基梅隆大学团队提出的Mod-X框架，旨在解决AI智能体之间无法有效协作的核心问题。通过分层架构设计，包括通用消息总线、语义翻译层、状态管理和区块链安全机制，实现了不同技术背景的AI系统无障碍通信。该框架采用发布-订阅模式，支持语义能力发现和动态工作流编排，为构建真正去中心化的AI生态系统奠定了基础。

目前的在线身份管理系统并不具备可持续发展能力。

今天我们已经知道，SSD的出现带给存储系统性能提升是革命性的，然而在当时的年代里，SSD却面临着“有力使不出”的瓶颈。

5月16-19日，第三届世界智能大会在天津举行。智能大会不仅为科技的展现提供了舞台，也与老百姓的生活息息相关，诸如我们喝的水，无不体现着科技范儿、人文范儿。

很多科幻小说作家的想象，最终在现实世界中得到了应验。

关于软件定义存储（SDS），它是近十年来存储行业的大热门。然而这十年里，随着越来越多新兴数据服务的增加，以及存储介质和协议的快速发展，CPU的资源开销情况也在逐渐得到重视。

这项由英国爱丁堡大学和上海人工智能实验室研究者共同完成的工作提出了LongBioBench，一种用于评估长文本语言模型的新型基准测试框架。通过使用人工生成的虚构人物传记作为测试环境，该框架在保持可控性的同时，提供了更真实的评估场景。研究对18个长文本模型的测试表明，即使最先进的模型在检索、推理和可信任性方面仍存在显著挑战，特别是上下文长度增加时。研究还揭示了现有合成基准测试的设计缺陷和长上下文预训练的局限性，为未来模型开发提供了重要指导。

2011年，IBM的Watson赢得了游戏节目Jeopardy。不久之后，IBM研究团队已经做好了准备要超越玩游戏的范畴，并开始集思广益人工智能算法的下一个挑战壮举。他们决定创建一个人工智能算法，该算法将在辩论艺术方面进行训练。

随着数字广告受到的关注越来越多，广告的发展目前也迎来了关键的转型期。同样重要的是，无数铁证告诉我们广告效果不理想的顽疾如今依然存在。

PLM 的目标是管理产品从构思到报废的整个生命周期，其中涉及各利益相关方之间的复杂协调和大量数据的管理。如果 PLM 系统无法适应，使用多个 CAD 系统会加剧这些挑战。

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松抛出一个判断：“过去一年，机器智能已经爆发了，如今AI的发展又来到了一个拐点，我们正处在Agentic AI爆发的前夜。”

哥伦比亚考卡大学团队首次在IBM真实量子计算机上成功验证了量子博弈论的实际可行性。研究通过创新的"引导电路映射"策略克服硬件噪声，证明量子版"性别大战"游戏比传统方法优越108%。在涉及62个量子比特的大规模实验中，尽管存在噪声干扰，量子策略仍保持3.5%-12%的相对优势，为量子增强协调机制在供应链、金融、智能电网等领域的实际应用奠定了基础。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够通过分析大脑活动以85%准确率解码人类语言理解过程。研究绘制了包含万余词汇的"大脑词典"，揭示语言处理的层次化神经机制，发现大脑存在专门的预测网络和语义枢纽。该技术为治疗失语症、改进教育评估、开发智能AI系统开辟新路径，虽面临个体差异和实时处理等挑战，但已开始临床测试应用。

上海交通大学AI团队提出的SpatialScore是迄今最全面的多模态空间理解评测基准，包含28K样本，涵盖各类空间任务。研究首创VGBench专门评估视觉几何感知能力，并开发SpatialAgent多代理系统，集成9种专业工具增强空间理解。实验表明，即使最先进的大模型在空间理解方面仍存显著局限，特别是在视觉几何感知任务上，而SpatialAgent通过结构化工具调用显著提升性能。这项工作为未来多模态模型在实体AI应用中的发展提供关键方向，填补了AI系统在3D空间认知能力评估的重要空白。