最近,中国人工智能公司Monica推出的Manus引发了广泛关注。然而,与DeepSeek等有实质性突破的中国AI不同,Manus并无革命性创新。它宣称具有自主性,实际上只是执行预设流程的大语言模型。Manus的唯一新颖之处在于它来自中国,但这并不足以证明它的先进性。AI的成功取决于应用,而非产地。

UCLA研究团队开发了名为Dreamland的创新系统，能够将简陋的计算机模拟画面转换为逼真的真实世界图像。该系统采用分层世界抽象方法，巧妙结合物理模拟器的精确控制和生成式AI的视觉质量，在图像质量和可控性方面分别提升50.8%和17.9%，为自动驾驶训练、游戏开发和虚拟现实等领域提供突破性解决方案。

本文讨论了AI如何革新航空航天业，从优化航班运营、提升驾驶舱智能化，到加速飞机设计、精益制造和预测性维护，既提高安全性又降低成本，同时强调需平衡技术、监管与伦理挑战。

这项研究是我们更宏大的前瞻性研究《Work 2035：人与技术相结合将怎样开创新的工作方式》的一部分，对于企业领导来说，它揭示了新冠疫情危机和全球不确定性使得分散式工作模式变得更有可能，甚至迫在眉睫。

AWE2019（中国家电及消费电子博览会）开展前夕，老牌家电大厂美的，在上海新国际博览中心包下整个 W1 展馆，展示未来科技生活样板间，把旗下各式产品和技术通通摆到客厅、厨房、浴室、工厂等场景，一下子成为备受瞩目的打卡地。

谷歌DeepMind团队提出STAR方法，通过模仿苏格拉底教学法让AI学会类比推理，解决传统AI无法"举一反三"的问题。实验显示该方法显著提升AI处理新问题的能力，在逻辑推理准确率从40%提升至75%以上。这项突破为创造真正智能的AI系统指明方向，未来将在教育、医疗、创意设计等领域产生重要应用价值。

IBM近日发布了第二季度财报，收入同比增长3%，证明了公司正在重回增长轨道。

当前,数字经济加速发展,内外部环境深刻变化,航天信息股份有限公司面临前所未有的发展机遇与挑战。

思科近日表示，将改进Webex协作工具套件，让企业能够应对混合办公带来的重重挑战。

斯坦福大学研究团队发现视觉语言模型能够像人类一样"看懂"数据图表，在金融、医疗等领域展现出超越传统方法的分析能力。这项发表于《自然·机器智能》的研究首次系统探索了AI视觉数据分析的潜力，为实现数据分析民主化、让普通人也能进行专业级数据分析铺平了道路。

这篇博客介绍了北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队开发的SiLVR框架，这是一个简单而高效的视频推理系统。该框架将视频理解分为两个阶段：先将视频转换为语言描述，再用推理型大语言模型解决复杂问题。实验表明，这种无需训练的方法在多个视频理解基准测试中表现优异，超过了许多复杂的专有模型，展示了将强大的语言推理能力应用于视频理解的巨大潜力。

传说敢剪网线的网工，才是真的爷！

因此，企业对于网络攻击应该时刻提高警惕，企业的数据保护不仅需要备份，更需要具备高韧性的备份和恢复策略。

ISTA和Red Hat AI的研究团队在《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》论文中提出了一个革命性的统一框架，揭示了AI模型压缩背后的数学规律。他们发现，无论使用什么压缩方法，模型性能都可以通过"表示容量"这一单一指标准确预测，而这一指标与表示法拟合随机高斯数据的能力直接相关。研究不仅证明了容量在组合表示中可以分解，还开发了基于容量的改进稀疏训练方法，在同等参数条件下显著提升模型性能。

想象一下，你正在使用一款AI工具设计一张中文新年贺卡。你输入了"设计一张喜庆的新年贺卡，上面写着‘新年快乐‘"。然而，生成的图片中文字却变成了一团模糊的笔画或完全不相关的符号。这种令人沮丧的情况其实很常见，因为许多人工智能图像生成模型虽然能创造出精美的图片，但在准确渲染文字（特别是非英语文字）方面表现欠佳。

在遥远的边陲地区，有这么一群来自五湖四海的“劳动者”，有稚气未脱的青年人，有意气风发的有志者，也有在一线城市奋战多年的技术大咖

作为一项重要的能效考核指标，PUE衡量着数据中心是否绿色节能。“东数西算”的启动加速了PUE的升级，明确要求东部地区数据中心集群PUE小于1.25，西部地区小于1.2。

Anthropic产品负责人Scott White分享了AI从简单代码补全工具发展为自主工作系统的快速演进。Claude 4在编程基准测试中达到72.5%的成绩，能够独立分析代码库、搜索文档并提交代码。诺和诺德等企业已将原本需要10周完成的临床报告工作缩短至10分钟。通过标准化的模型上下文协议，AI智能体正从简单的问答工具发展为能够自主追求目标的协作伙伴，从根本上改变企业的工作流程和效率。

人工智能革命正在重塑各行各业的CIO角色，为技术领导者创造前所未有的机会来提升其战略影响力。在东北杂货店，这一转变使未来准备责任得以在整个组织中重新分配。CIO不再是唯一负责预见未来技术需求的人，而是通过赋予业务伙伴AI能力，使展望未来成为共同努力。AI的"WOW"因素不仅提高了效率和生产力，还将CIO从服务提供者转变为赋能整个业务生态系统的动力创造者。

IBM商业价值研究院进行的一项新的全球研究发现，尽管大多数组织都认识到可持续性对实现业务战略至关重要，但许多高管却表示难以为公司的可持续发展投入资金。