多数大型企业从内到外，上上下下各环节都非常依赖数据的支持。一旦数据中心出现问题，数据的可用性无法保障，企业所有工作都会受影响，甚至什么事情都不能做。

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信息分配高频，时间维度使用零频率）和动态时间缩放机制（根据视频速度灵活调整时间编码）。实验证明，HoPE在长视频理解和检索任务上分别提升了8.35%和22.23%，为AI更准确理解长视频内容开辟了新途径。

5月13日，全新第十代智能英特尔酷睿博锐处理器正式登上舞台。

Anytime，Anywhere。办公空间，不再局限于办公室内，而是更加灵活延伸到任何地点，员工可以选择在家里、在办公室、或者在旅途中，任何地点随时随地都可以做到灵活办公。混合办公模式成为企业在业务、流程、体验、效率甚至制度文化的“延伸”。

以ChatGPT为代表的生成式AI已经在全球范围内掀起热潮，其灵活广泛的多类型内容输出能力成功吸引到了人们的目光。

华为在中国政企领域三类市场架构明晰后，正在源源不断地向合作伙伴输出技术和产品，这些技术和产品，也将成为2023年中国企业数字化转型的加速剂和新的动力引擎。

在智能世界的面前，没有什么理由停下脚步。华为继续为智能世界提供服务。

利用戴尔易安信OpenManage Ansible模块可简化并自动执行PowerEdge服务器和模块化基础设施的配置、部署和更新，让你不再纠结于繁杂的基础设施配置。

DeepSeek今年1月发布R1模型引发行业震动，其创新在于以极低成本实现与科技巨头相当的AI性能。面对美国芯片限制，DeepSeek通过优化现有资源、使用合成数据等策略，仅用OpenAI 1.2%的投入就达到更优基准测试结果。这种效率优先的方法迫使OpenAI等公司重新审视发展策略，推动行业向并行创新轨道发展，同时也引发了关于AI自主评估和数据治理的新思考。

企业通过供、产、销的业务流程把人、财、物等企业资源合理配置，利用系统集成、流程推动提升企业管理效率。中国企业的物资数据管理经历了手工台账、信息化系统等阶段后，正在步入全面数字化管理的新阶段，物资数据管理工作也呈现出不少新的发展趋势。

从目前的角度来看，量子计算很可能成为中期内最具颠覆性的技术之一。利用物质在亚原子层面上的特性，通过利用纠缠和叠加等奇特现象，某些类型的计算可以大幅加速。这些计算包括识别庞大数据集中的模式、解决涉及多个变量的复杂优化问题、加密信息的密码学等。量子计算的影响可能是巨大的，尽管一些人认为这一现实仍需时日。

“这绝对是一个革命式的时代。我们相信，经历过疫情，全球企业的管理水平都会提升到一个前所未有的水平。”

微软研究院推出SambaY架构，通过创新的门控记忆单元实现AI推理速度10倍提升。该技术采用解码器-混合-解码器设计，在数学推理等复杂任务上表现卓越，为高效AI推理开辟新方向，有望推动AI在教育、科研、医疗等领域的广泛应用。

数字化时代变革中，企业内外部均面临着诸多挑战，财务系统首当其冲。

「 三个月失业两次，丹丹说她仿佛刚游上岸，还没来得及喘口气，又被踹了下去。」

清华大学团队推出T-LoRA技术，解决AI绘画中的"背答案"问题。该技术通过时间步骤的智能控制和正交初始化，让AI在学习单张照片时既保持特征准确性，又避免过度记忆背景等细节，生成更有创意和多样性的图像。实验显示T-LoRA在文本对齐度方面比传统方法提升约10%，为AI创意产业开辟新可能性。

香港科技大学研究团队开发了Rep-MTL方法，解决AI多任务学习中的相互干扰问题。该方法通过优化AI内部表征空间，既保护各任务独特性又促进跨任务协作，在多个数据集上实现显著性能提升，为培养"全能型"AI系统提供了新思路。

谷歌DeepMind发布了迄今最小的AI模型之一Gemma 3 270M，仅有2.7亿个参数。该模型专为低功耗设备设计，可在智能手机等设备上离线运行。尽管体积小巧，但经过微调后仍能处理复杂的特定领域任务。在指令跟随基准测试中获得51.2%的成绩，超越同类小型模型。在Pixel 9 Pro上测试显示，25次对话仅消耗0.75%电量，展现出色的能效表现。

东南大学团队提出LMM-R1框架，通过两阶段强化学习训练策略，让30亿参数的小型多模态AI模型在推理任务上实现显著性能提升。该方法先用纯文本数据强化基础推理能力，再迁移到多模态任务，避免了直接多模态训练导致的性能下降问题，为资源受限环境下的AI应用部署提供了经济高效的解决方案。

Salesforce推出的Promptomatix是首个零配置提示词自动优化框架，让普通用户无需技术背景即可生成高质量AI提示词。系统通过智能任务分析、自动数据生成和成本感知优化，在五类NLP任务测试中均表现优异，特别在文本分类上提升15-20%。该技术有望大幅降低AI应用开发门槛，推动人工智能技术普及。