PCB Technologies市场部副总裁Arik Einhorn在接受至顶网记者采访时说，认真倾听用户声音最为重要。这个愿望是美好的，但实践中，Arik认为，CRM、快速响应、强大的IT系统、柔性生产等要素无一不可缺少。

香港大学团队开发出拥有30亿参数的视觉分词器GigaTok，首次解决了AI图像理解中"重建质量"与"生成质量"相互矛盾的技术难题。通过创新的语义正则化方法，该技术在保持图像重建精度的同时大幅提升了图像生成效果，为统一的多模态AI模型发展奠定重要基础。

一年一度的IBM 中国论坛又要如期而至啦，但今年的主角之一竟然是…………………一颗橙子？

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法，在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率，为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程，更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手，预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。

Arvind Krishna正式上任的第一天，就为IBM下一步的发展明确了方向——即混合云和人工智能。这样的明确定位不仅仅出于对IBM自身优势的考量，更重要的是，来自客户的需求。

“SUMMIT”——Adobe数字体验峰会2019的LOGO，Adobe运用了丰富的色彩点缀，而且logo的展现形式也各有不同。这些仿佛在告诉人们，“看到了么，Adobe是做创意软件业务起家的，我们非常注重设计与创新。”

我们的现代经济是从专业分工开始发展到今天的人机分工，将来一定是虚实分工。我们做人工智能，就是给要三个世界的安全提供保障，而且是300%的保障，从物理世界的“核威慑”到心理世界的“信威慑”，我们还需要人工世界的“智威慑”。

企业普遍认为AI模型需要大量算力，但Hugging Face专家认为应该更智能地使用AI。五个关键策略包括：为特定任务选择合适规模的模型而非通用大模型；将效率设为默认选项，避免不必要的高成本计算模式；通过批处理和精度调整优化硬件利用；推广能耗透明度评级系统；重新思考"更多算力更好"的观念，专注于智能架构和优质数据而非简单扩大GPU集群规模。

从定义上说，“芯经济”这个名词的意思是，“在新的全球化时代下的生活结构和方式，以及这个时代下，计算作为基石，让每个人拥有了更大的成功机会和更美好的未来”

这项由意大利布鲁诺·凯斯勒基金会等机构联合完成的研究创建了首个跨语言多模态AI评测基准MCIF，涵盖英德意中四种语言，包含文字、语音、视频三种模态和13项任务。通过对21个先进AI模型的测试，发现AI在长文本处理、跨模态融合和指令鲁棒性方面存在显著不足，为AI技术改进指明了方向。

在亚马逊云科技，Serverless不止是一种计算服务，更是一种端到端的架构，除 AmazonLambda外，亚马逊云科技提供了全栈式的Serverless服务，广泛覆盖计算、存储、网络、容器、数据库、应用集成多个方面，帮助客户快速构建现代化应用。

这是一份由大量区块链术语组成的词汇表，你可以借此将各类理念与定义串联起来，从而更充分地参与到区块链讨论当中。这份词汇表包含Flipside Crypto发布的关于区块链与加密货币的内容。

我们从多云的演进、应用场景、迁移、管理、安全和实践这六个方面对多云进行全方位梳理，并录制成视频，每个视频不到10分钟，从而帮助大家更好地了解多云，并对未来执行多云战略提供帮助。

ServiceNow正构建数据基础架构支持AI智能体应用，解决企业AI部署的最大障碍"数据地狱"。公司推出三大核心组件：AI原生数据库RaptorDB、工作流数据结构Workflow Data Fabric，以及收购的数据目录平台Data.world。该公司还推出AI控制塔提供统一管理，并计划扩展商业智能分析领域，挑战传统BI厂商。

房地产涉及到我们生活的方方面面——我们的家园、工作场所、我们购物的地方，甚至我们试图逃离的地方。因此，截至2018年房地产是美国最大的行业也就不足为奇了。但在技术进入所有行业前沿的时代，房地产行业在信息技术上的投入不到1％。

2月20日，由人民网与微众银行共同打造的普惠金融展示中心正式揭幕，微众银行副行长兼首席信息官马智涛与微众银行科技创新产品部负责人姚辉亚，就如何利用数字科技推动普惠金融发展，与媒体进行了交流。

如果将层数提升50%，会得到什么？答案似乎令人有些失望。

本文探讨了一种新兴的 AI 组织理念 - 去中心化 AI。这种模式旨在解决当前 AI 系统中数据集中、缺乏协作等问题,通过分布式架构实现更高效、安全、可信的 AI 应用。文章分析了去中心化 AI 的优势、四大支柱及其与互联网发展的类比,并强调了在低风险环境中逐步部署的重要性。

制药行业的GenAI热潮正从早期试验走向务实应用。通用GenAI工具在精准度要求极高的生命科学领域遇到瓶颈，需要转向领域专用的智能助手。企业面临的真正挑战不是算法优化，而是系统集成、治理框架建设和投资回报率证明。成功的关键在于构建团队AI应用能力，建立支持创新的治理体系，以及将GenAI深度嵌入现有工作流程。未来AI智能体的兴起将进一步重塑制药企业运营模式。

德国慕尼黑工业大学研究团队探索了AI自动生成解释是否能帮助其他AI模型提升决策性能。研究使用四个大型语言模型生成自然语言解释，并测试其对传统模型和先进语言模型的影响。结果显示，解释能显著改善传统模型表现，但对大型语言模型效果复杂，有时甚至产生负面影响。研究为理解AI协作机制和优化多模型系统提供了重要见解。