12月28日，小米时隔半年再次发布大版本MIUI12.5操作系统，这也是小米首次同一年发布两个大版本。全新系统聚焦安全隐私、超级壁纸、动效设计、触感设计、系统优化以及诸多新功能的升级。

这项由18所顶尖高校联合开展的研究推出了革命性的AI代理评估平台xbench，彻底改变了传统以技术能力为中心的评测方式，转而采用真实职业场景的实战检验。研究团队在招聘和营销两个专业领域构建了完整的评估体系，让AI代理像实习生一样直接承担真实工作任务，用实际成果证明商业价值。通过对九个主流AI代理的全面测试，发现不同模型在专业任务中的表现差异显著，技术评测高分未必转化为实用价值。

7月27日，高通在上海举办骁龙游戏技术赏，携手一加、网易游戏、完美世界、高合汽车等数字娱乐产业链各环节合作伙伴，分享当下畅爽游戏体验和精彩电竞赛事背后的硬核科技，共同探讨移动技术创新赋能的全新数字娱乐方式。

由微软和IDC在亚太区进行的一项研究《迎接未来机遇：人工智能激发亚太成长潜力（Future Ready Business: Assessing Asia’s Growth Potential Through AI ）》 显示，到2021年，人工智能（AI）将助力中国企业的创新能力提升2.6倍，并将员工生产力提高2.3倍.。

今年的百度世界大会没有360度大舞台，但有360度大屏幕；今年的“厂长”没穿羊毛衫，但依旧颜值爆表，依旧不立flag不罢休；今年的的主题从“Bring AI to Life”变成了“Yes AI Do”，但主角依旧是人工智能，场景依旧离不开生活的方方面面。

7月28日，以“数字赋智，协同创新”为主题的“2022年全球数字经济大会-京津冀工业互联网协同发展论坛”在国家会议中心成功举办。

随着技术的发展，缓存技术的大规模使用是现代互联网架构区别于传统IT技术最大的地方。通过合理利用缓存技术与缓存数据库，可以帮助企业有效提升系统的性能、可用性与扩展性，助力企业提供更加敏捷创新与稳定安全的服务。

C2M是英文Customer-to-Manufacturer（用户直连制造）的缩写，是一种新型的工业互联网电子商务的商业模式，又被称为“短路经济”。该电商模式最早由必要商城创始人及CEO毕胜提出并率先在国内进行实践，如今该模式已被应用于诸多行业和领域。

本届进博会，戴尔科技集团展示了企业级端到端产品组合、商用终端解决方案、重点行业、混合办公等多样化的应用场景，彰显了戴尔业界领先的科技水平和不断进取的创新实力。

3月20日，小米、中兴、华为、金立、联想、魅族、努比亚、OPPO、vivo、一加，共十家手机厂商在北京联合召开快应用标准启动发布会，共同见证移动应用新生态的到来。

随着 LLM 的快速发展和改进，我们正在面对新的挑战和机遇。LLM 的能力和表现水平不断提高，这使得基于单词出现的评估方法（如 BLEU）可能无法完全捕捉到 LLM 生成文本的质量和语义准确性。LLM 能够生成更加流畅、连贯且语义丰富的文本，而传统的基于单词出现的评估方法则无法准确衡量这些方面的优势。

2008年，一个偶然的机会，王翌成为启明创投的投资顾问，正式踏入投资圈。

《黑神话：悟空》游戏背后的空间计算技术，通过实时捕捉演员动作、3D重建和算法计算，实现角色动作的真实交互。空间计算技术不仅在游戏产业中发挥作用，还在影视、自动驾驶等领域展现赋能能力。技术的迭代和应用拓展，预示着空间智能将成为推动人工智能技术革新的核心动力，为多个领域带来创新和转型。

今年6月,《财富》(中文版)发布“2023年值得关注的中国出海主力”盘点,在七个赛道中聚焦不断开拓新领域、影响力与日俱增的出海企业。

在数据分析行业布局三年后，GrowingIO 正在用产品和服务影响更多的用户，通过打造业内领先的基于用户行为的分析产品和增长整体解决方案，帮助产品经理、运营、增长负责人等落地增长，逐步成为行业的领导者。

本文讨论了构建大型语言模型（LLM）的关键要素：向量、令牌和嵌入。向量是机器理解语言的基础，通过将文本数据转换为高维向量空间中的表示。令牌是文本数据在模型内部的表示形式，可以是单词、子词或字符。嵌入则是融入了语义语境的令牌表征，代表文本的意义和上下文信息。这些组件共同构筑了LLM的技术支柱，赋予模型卓越的语言理解和生成能力。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

7月23日，“阿里云上的Salesforce AI CRM大会” 上，Salesforce与阿里云联合发布了专为中国市场打造的AI CRM解决方案。

想象一下，你有一位智能助手，它能够理解各种视频内容并回答你的问题。你给它看一段关于中国传统节日的视频，问它"这个节日人们通常会吃什么食物？"。如果这个助手主要是"看过"西方文化背景的视频，它很可能会对中国文化相关的问题感到困惑。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？