为熟悉的业务问题带来新的领导洞察，这些回归的IT领导者们讨论了关于他们这样做的原因以及他们的收获。

清华大学研究团队开发出H3DP系统，让机器人具备了类似人类的"三重分层思考"能力。该系统通过深度感知分层、多尺度视觉表征和分层动作生成三个层次，实现了视觉感知与动作执行的深度融合。在44个仿真任务中平均提升27.5%性能，在真实世界复杂操作中提升32.3%。这项技术为机器人在杂乱环境中的精确操作和家庭服务应用奠定了重要基础。

多云（Multicloud）是一种企业计算资产部署的新方法。但是，要对一个完整的多云部署环境做成本优化，可能是一件非常棘手的事情，因为你可能没有统一的管理平面来部署、监控和管理所有分布式IT资产。

阿里达摩院联合复旦大学开发了VL-Cogito多模态推理模型，采用创新的渐进式课程强化学习框架PCuRL。该系统模仿人类学习方式，通过三阶段训练让AI学会根据问题难度智能调整回答详细程度。VL-Cogito在十个基准测试中表现卓越，展现了在数学、科学、逻辑推理等多领域的强大能力，为多模态AI实际应用开辟了新路径。

根据IDC全球WLAN季度追踪报告显示，2018年第二季度（2Q18）消费级和企业级WLAN市场同比增长1.9％，全球收入为25亿美元，其中企业细分市场同比增长2.6％，达到15亿美元。

您的Google账户现支持用Passkeys更换密码和双因素认证。

9月13日-15日，2023 SuperMap开发者大会 (2023 SuperMap Developer Conference,简称“SDC 2023”) 在线举办。

目前在工业自动化、电网基础设施、电机驱动、楼宇自动化、工业运输、汽车行业都需要隔离产品。TI采用的技术是电容性的隔离，电容性的隔离所使用的核心材料是二氧化硅。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

人工智能正在深刻改变在线营销的多个方面。除了内容生成外，AI还影响着广告投放、搜索引擎优化和用户体验等关键领域。企业需要了解并适应这些变化，学会与各类AI系统良好互动，才能在数字营销中保持竞争力。本文探讨了AI如何影响Google广告、对话式AI以及如何利用AI优化营销策略等三个方面。

夜路航行需要灯塔引航，人才发展需要榜样引领。

zip2zip是一项创新技术，通过引入动态自适应词汇表，让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组，显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法，基于LZW压缩算法，允许模型即时创建和使用"超级tokens"，将输入和输出序列长度减少20-60%，大幅提升推理速度。实验表明，现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架，在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间，特别适用于专业领域和多语言场景。

IBM研究院最近宣布对其Granite编码基础模型开源，目标是实现高级AI工具大众化，进而推动跨行业间代码编写、维护与开发方式的全面变革。

从埃森哲的报告中似乎可以清楚地看到，随着技术需求的增长，银行将会有机会探索各种将基于云的解决方案与现有大型机架构整合的方案。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

隐私活动人士Max Schrems和他的名为None Of Your Business（下文缩写为NOYB）的组织周五根据欧盟数据保护监管法规（GDPR）对谷歌和Facebook正式提出指控。

作为今年江苏省工业互联网区县行的首站，本次活动以聚焦“工业互联 智转数改”为主题，吸引了徐工、华为、垠坤等国内知名企业参加。

清华大学和香港大学团队开发的Motion2Motion技术突破了动画制作中的动作转移难题，通过稀疏对应和动作片段匹配机制，实现了不同身体结构角色间的智能动作转移。该系统无需GPU设备即可实时运行，仅需少量示例和关键对应关系就能生成自然协调的动作，为游戏开发、影视制作等领域提供了革命性的创作工具。

戴尔CTO提出未来AI四大愿景

麦吉尔大学研究团队开发的LLMSYNTHOR框架创新性地将大语言模型用于高质量数据合成，解决了传统方法在处理复杂数据时的局限性。该框架将LLM视为非参数copula模拟器，通过"LLM提案采样"机制提高效率，并在摘要统计空间中迭代对齐真实与合成数据。实验证明LLMSYNTHOR在电子商务、人口统计和城市移动性等领域生成的合成数据具有卓越的统计保真度和实用价值，为隐私敏感领域的研究和决策提供了宝贵工具。