随着对边缘计算的投资不断加大，CIO与IT领导者们该如何更好地制定业务案例？专家就此给出了一点参考提示与策略指引。

Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。

毫无疑问，GPT 的出现以日新月异的速度改写了软件开发的工作方式。

ByteDance种子实验室推出VeOmni全模态AI训练框架，通过模块化设计和分布式优化策略，解决了同时训练处理文字、图像、视频、音频等多种数据类型AI模型的技术难题。该框架让300亿参数模型在128个GPU上实现每秒2800+ tokens处理速度，支持16万长度序列，在与主流框架对比中展现显著性能优势。

可持续制造并不是一个新的概念，但它在塑造工业运营方面正发挥着更大的作用。这种压力在很大程度上来自于客户，他们将可持续发展纳入他们的采购决策。

Graid公司专注于英伟达GPU驱动的RAID卡技术，推出包括企业级和工作站版本在内的SupremeRAID产品线。该公司2024年营收翻倍，出货约5000张卡片，预计2025年增长60%。产品路线图涵盖桌面简化版、AI版本、HPC版本等五个组件，支持NVMe RAID并提供企业级数据保护。AI版本支持GPUDirect直接传输，HPC版本针对BeeGFS等环境优化。

维谛技术（Vertiv）提出的零碳排、零损耗、零浪费和零用水——“四零”算力基础设施，分别对应到数据中心几个非常关键的指标，包含了CUE碳排放指标、PUE电源的利用指标、IUE基础设施利用指标，以及WUE水耗指标。

自从三年多前Lookman Fazal在美国新泽西捷运（NJ Transit）担任技术高管的职位以来，该公司的数字基础设施已经取得了长足的发展。

National Grid云转型目前完成了大约三分之一，重点首先放在了把客户数据和员工数据迁移到云端，以获取最大的业务价值。公司将把现场数据从7000名现场工作人员那里迁移到云端，为消费者和企业提供服务。

史丹佛大学AI实验室的突破性研究显示，机器学习模型在复杂时间序列预测任务中展现出超越人类专家的能力。研究涵盖金融、气候、生物三大领域，AI预测准确率比人类专家高出15-25%，处理速度从几天缩短至几秒。这一发现不仅颠覆了对AI能力边界的认知，更为医疗、环保、商业等领域的决策革新开辟了广阔前景，标志着人机协作新时代的到来。

vivo和香港中文大学的研究团队开发了UI-R1系统，首次将强化学习技术应用到图形界面操作中。该系统仅用136个训练样本就能让AI学会操作手机、电脑界面，在跨平台测试中表现优异，为智能设备交互开辟了高效的新路径。

如果没有文化层面的变革，数字化转型只能是一句空话。只有取得良好平衡，才能切实获得回报。

西湖大学研究团队发表突破性论文，提出多模态大语言模型的令牌压缩技术。该技术能将AI处理图像、视频、音频时的信息量压缩80%以上，同时保持90%以上的准确率，有望解决当前AI系统"记忆不够用"的核心问题，为智能手机、医疗影像、自动驾驶等领域带来重大突破。

文章介绍了搜索方式由传统 SEO 向基于 AI 的 GEO 转变，强调企业需优化内容和标签策略以便在 AI 生成的答案中获得曝光，避免流量下滑。

Google 推出名为 Titans 的新型 AI 架构，是 Transformer 的直接进化版。Titans 引入了神经长期记忆、短期记忆和基于惊喜的学习系统，使 AI 更接近人类思维方式。这一突破性技术有望彻底改变 AI 范式，推动机器智能向人类认知迈进一大步。

我们为什么需要一家数字化转型的“新店”？

作为一家愚见，我们坚定认为量子计算必然会以某种方式融入工作流程，帮助人类解决世界上各种最为棘手的计算问题。

在深信服超融合近10年的深耕实践中,愈发清晰地认识到,做平台级产品、云产品承载的是用户业务和数据,这是用户最核心的东西,稳定和可靠是用户最朴素,却也是最重要的诉求。

“对于我们所做的一切而言，IT是不可或缺的，无论是对于主车、竞赛车队还是支持功能而言都是这样。我们必须确保是这一行里的尖子。如果IT失利，就很容易导致赛车停下来。”

北京邮电大学（以下简称“北邮”）校园网建设始于1994年，经历了23年的建设历程，目前基础网络已经发展到校内骨干网络带宽40G、万兆到楼、千兆到桌面，该校的西土城、沙河和宏福校区正是通过这样一张网络来支撑着各种信息服务的运行。