做一个折叠手机可能不难，但是做一个轻薄的折叠AI手机很难。

希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。

通用智能体需要世界模型，Google DeepMind团队发现AGI的必经之路

忽略掉安全问题，一切利用DevOps改善工作流程的努力都将付之东流。

这家云管理平台（CMP）供应商宣称自2022年以来一直为GreenLake提供编排服务。

对于《数据安全与流通——技术、架构与实践》一书理论知识、方法实践的普适程度，该书也得到了不少业内大咖的鼎力推荐。

这项研究提出了一种交互式物体感知的图像到音频生成模型，让用户能够针对图像中选定的特定物体生成相应声音。研究团队将物体中心学习整合到条件潜在扩散模型中，通过多模态注意力机制学习图像区域与声音的对应关系。用户可通过分割蒙版选择目标物体，系统会精确生成相关音频。理论分析证明其注意力机制在功能上等同于测试时的分割蒙版，确保了生成音频与选定物体的准确对应。实验表明该模型在声音-物体对齐方面显著优于现有技术，为内容创作、虚拟现实和辅助技术等领域开辟了新可能。

生成式AI已融入日常生活，从ChatGPT到各大科技公司的AI工具遍布浏览器、手机和汽车。CNET编辑团队通过实际使用AI聊天机器人、图像生成器等工具进行评测，采用1-10分评分制，重点测试准确性、创造力和响应速度。评测涵盖生成式AI聊天机器人、文本转图像生成器和专用AI工具三大类别，帮助用户选择最适合的AI助手。

正在进行的2018年消费电子展(CES 2018)上，存储技术和解决方案领导厂商-西部数据公司 (NASDAQ: WDC) 发布了多款突破性的全新消费解决方案，以应对现今个人内容的剧烈增长。

腾讯与上海交通大学联合推出的DeepTheorem研究突破了大型语言模型在数学定理证明领域的限制。该项目创建了包含12.1万个IMO级别非形式化定理的大规模数据集，开发了专门的RL-Zero强化学习策略，并设计了全面的评估框架。研究表明，通过使用自然语言而非传统形式化系统，即使是7B参数的模型也能在复杂定理证明上取得显著成果，超越许多更大的专业模型。这一成果为AI数学推理开辟了新途径，使语言模型能够像人类数学家一样思考和证明。

斯坦福大学等机构开发的RD-VLA让机器人首次拥有自适应思考能力，能根据任务复杂度动态调节"思考深度"。这种突破性技术在潜意识层面进行推理，速度比传统方法快80倍，内存使用恒定。复杂任务成功率从0%提升至90%以上，在真实世界的面包烘烤、毛巾折叠等任务中表现出色，为智能机器人开辟了全新发展道路。

LUNGUAGE是由KAIST、微软和多家医疗机构联合开发的胸片X光报告结构化评估框架，解决了现有评估方法忽视时间连贯性和细节准确性的问题。该框架包含1,473份专家标注的胸片报告和80份纵向序列标注，通过两阶段结构化流程将自由文本转化为结构化表示，并提出LUNGUAGESCORE评分系统同时评估语义、时间和结构维度的准确性。实验证明该框架可有效评估各类报告生成模型，为放射学AI带来突破性进展。

这项由TripleSun公司Jakub Michańków博士领导的突破性研究，系统评估了深度神经网络在金融收益概率分布预测中的应用效果。研究采用CNN和LSTM架构，结合正态分布、学生t分布和偏斜学生t分布，在六个全球主要股指上进行验证。结果显示LSTM配备偏斜学生t分布的模型表现最优，不仅在分布预测精度上超越传统方法，在风险价值评估中也展现出与经典GARCH模型相当的性能，为金融风险管理提供了新的技术路径。

卡内基梅隆大学团队发现AI智能体"多试试"比"多想想"更有效的新规律。研究提出TTI方法，通过增加交互步骤而非延长单步思考时间来提升性能。在网页任务中，该方法让AI学会探索、比较和调整策略，在WebVoyager和WebArena基准测试中创下开源模型新纪录。这一发现挑战了传统"深思考等于高智能"的假设，为构建更适应复杂现实环境的AI系统开辟了新方向。

研究人员在一项调查中发现，人工智能招聘工具未能起到减少偏见或提升多样性的作用。

Linux 之父 Linus Torvalds 介入了一场关于在 Linux 内核中使用 Rust 编写设备驱动程序的争议。他批评了通过社交媒体施压的做法，强调技术讨论的重要性，并呼吁开发者反思自身问题。这一事件反映了 C 语言开发者和 Rust 支持者之间在内核开发中的持续争议。

频谱对于下一代无线设备而言至关重要。

AIOps日益增长的趋势，代表着未来市场积极的发展信号。最终，AIOps将有能力帮助IT团队完成各类最重要任务与最紧迫的事务，例如与业务效能密切相关的应用程序与数字服务可靠性、稳定性以及正常运行时间。

如果您身为一位CIO，希望在企业的数字化转型之旅中树立起自己的声誉，那么2021年绝对是需要好好把握的一年。

在这场关于工具和技术的探索之旅中，好奇心与成熟的心态一定能成为我们最好的伙伴。