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7月24日，第二届中国光谷人工智能大会暨企业家高峰论坛在中国光谷科技会展中心举行

如今,每个企业都在寻找自身数字化转型的“最佳路径”。“数云融合”是数字经济的特征,是探究企业数字化转型路径的思路和方法论,也将是重构企业价值、推动新经济产生的新引擎。

SAP在第四财季的表现达到了收入和利润的预期，但是云订阅和总体收入的增长都在持续放缓。就在近日公布业绩不久，这家资源规划巨头同时宣布了计划收购Callidus软件公司——一家基于云的销售管理软件制造商。

阿里巴巴与香港中文大学合作开发了SCRIT系统，让AI大模型学会自我评判和纠错。该系统通过对比学习机制，先分析标准答案理解关键概念，再评判学生解答，配合自我验证确保质量。在数学和科学推理测试中，评判准确率提升10%，错误识别能力提升19%，开创了AI自主改进的新方向。

没有多少人会想到“大数据”或“人工智能”，而最近的几次谈话让我相信大数据和人工智能领域在这方面的重要性，二者可以帮助我们的文明蓬勃发展及帮助其在下一个世纪得以生存。

这项研究开发了ScaleEnv框架，能够从简单关键词自动构建完整的AI训练环境。通过程序化测试和双阶段构建，确保虚拟环境的真实可靠。实验证明，在此框架训练的AI智能体在跨领域测试中表现显著提升，验证了环境多样性对AI泛化能力的重要作用，为AI训练方法开辟了新方向。

这项由胡志明市信息技术大学团队完成的研究创建了首个越南语多模态评论帮助度预测数据集ViMRHP。通过创新的人机协作标注方式，将AI初步标注与人类专家验证结合，在保证数据质量的同时大幅降低了65%的成本和时间。研究涵盖四个领域2000个产品46000条评论，实验证明人类验证数据的模型性能显著优于纯AI标注，为电商平台改善用户购物体验提供了重要技术支撑。

IT负责人Bernd Rattey希望摆脱繁琐的治理流程和孤岛思维，为此，他依靠双重领导、业务驱动的项目和精简的中央规范做到这一点。

代理式AI是继生成式AI后的新兴技术趋势，通过软件"代理"自动化复杂任务执行。与生成内容的生成式AI不同，代理式AI专注于执行操作。该技术将在两个方面影响数据中心：首先，随着48%的技术领导者已在使用代理式AI，这将增加LLM推理需求，进一步推动数据中心容量需求；其次，AI代理可能革新数据中心管理，自动化工作负载重新部署、性能优化和网络流量路由等任务，提升运营效率。

这些数据经过分析——并且越来越多地通过人工智能算法进行分析——可以为人类行为提供令人难以置信的商业智能和洞察，因此Instagram首席执行官Kevin Systrom说：“我们也将成为一家大数据公司。”

清华大学团队发布AutoTriton，这是首个专门用于Triton编程的AI模型，通过创新的两阶段训练方法——监督微调与强化学习相结合，让普通程序员也能轻松编写高性能GPU内核代码。尽管只有80亿参数，但在权威基准测试中表现媲美千亿级大模型，有望大幅降低GPU编程门槛。

想象你有一段视频，里面有一个人在跳舞。现在，你想让一张照片中的另一个人（或者甚至是一只猫、一个卡通角色）做出完全相同的舞蹈动作。这就是"动作转移"要解决的问题。

华盛顿大学研究团队开发了ConsumerBench测试框架，专门评估个人设备上多AI应用并发运行的性能。研究发现贪婪资源分配导致应用间严重不公平，语音识别等轻量应用被图像生成等重型应用"饿死"；静态GPU分区虽然公平但效率低下；模型共享存在配置冲突。该框架为个人设备AI应用优化提供了重要指导。

南洋理工大学研究团队开发了名为"视频思维测试"的新基准，通过1000个精心设计的YouTube短视频揭示了AI视频理解的真实水平。测试发现，即使是最强AI模型GPT-4o的正确率也只有36.6%，远低于人类的84.3%。研究指出AI主要存在时空混淆、世界知识缺失和复杂情节理解困难三大问题，为改进AI视频理解能力指明了方向。

腾讯AI Lab最新发布的Locas技术通过创新的"侧挂记忆"设计，让AI模型能够像人一样持续记忆长文本内容而不遗忘已有知识。该技术仅需0.02%额外参数就实现显著性能提升，在20万字文本处理和长对话问答任务中表现优异，为构建真正智能的AI记忆系统开辟了新路径。

半个多世纪以来，摩尔定律让计算性能取得了飞跃，现在一台智能手机的计算能力，已经可以赶上80年代的超级计算机了。而今天，对计算力的渴望，我们和半个世纪以前的人们依然没有什么区别。

前Snap工程师打造的这个平台，可以让你的AI代替用户与其他用户社交。

有些企业正在采用数字化策略一路高歌前行。也有些企业则对数字化有些忐忑。大家不能责怪那些胆小的，我们要正视现实：数字化进程并非全是那么甜蜜和痛快。

遇见平行世界。