根据Gartner的分析，为了加快价值创造，首席信息官和IT高管应专注于三个关键领域：随处领导、培养关系和超越地点限制。

19年企业级IT技术和管理经验。专注数据中心解决方案，尤其对高性能计算，人工智能和认知计算，超融合架构，企业级存储，数据中心网络等领域有深入的研究和见解。

微软研究院联合北京大学、清华大学提出"强化预训练"新方法，让AI在预测下一个词前先进行深度思考推理。该技术将传统的模式匹配升级为真正的逻辑推理，显著提升了语言模型的预测准确性和推理能力，为人工智能从"背诵"向"理解"的转变开辟了新路径。

INFLY TECH、复旦大学和格里菲斯大学联合研究发现，大语言模型强化学习训练中存在"多样性崩塌"现象：模型单次准确率提升但多次尝试成功率下降。研究团队提出DPH-RL框架，通过改用正向KL散度等"质量覆盖"散度方法，成功解决了这一问题，同时避免了灾难性遗忘，为构建更通用的AI推理模型提供了新路径。

企业不再纠结是否需要多云服务，而是如何选择合适的云服务并制定最具价值的多云战略。文章分析了CIO和IT领导者在规划多云环境时必须关注的五大挑战：AI的巨大影响带来复杂性和技术债务；数据主权要求需遵循不同地区法规；网络安全风险因攻击面扩大而增加；灵活性和可观测性需求；以及成本控制挑战。专家建议采用统一监控、AI驱动分析和FinOps实践来应对这些挑战。

开放计算项目Open Compute Project（OCP）近日公布了进入第二个十年的战略，未来将致力于开放芯片设计，以及在光网络、人工智能和浸入式冷却方面的创新展开更多工作。

中国农业大学研究团队开发了名为FSG-Net的遥感图像变化检测系统，通过频域-空域协同处理技术，能够精准识别卫星图像中的真实地面变化，同时有效过滤光照、季节等因素造成的虚假变化。该系统在三个权威数据集上达到90%以上的检测准确率，为城市规划、环境监测、灾害评估等领域提供了更可靠的技术支持。

在全球经济不确定性增加的背景下，AI创新竞赛正在加速进行。但许多企业仍缺乏执行工具：Gartner预测到2027年，60%的组织将因数据治理问题而无法实现AI用例的价值。企业需要统一的数据平台支持所有数据模型，建立可靠的AI就绪数据管道，并通过主权AI工厂标准化AI流水线。通过集成向量数据库、嵌入管道和模型服务，企业可将生产就绪应用的部署时间从数月缩短至数小时，实现完整的数据主权和治理。

IBM宣布收购Advanced旗下应用程序现代化部门，希望借此巩固自身在混合云及AI领域的市场地位。

虽然5G有诸多有据可循的优点，但实现这些优点所需的后端变更和改造却鲜有人提及。那么IT需要注意哪些潜在的陷阱？他们应该采取什么策略来尽可能顺利轻松地完成过渡？

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。

中文大学等机构联合研究提出"问题自由微调"方法，解决AI推理模型在简单问题上过度思考的问题。该方法训练时移除问题输入，仅学习推理过程，使AI能自适应选择短推理或长推理模式。实验显示该方法在保持性能的同时将回答长度减少50%以上，在噪声、跨域和低资源场景中表现优异。

IBM的云计算发展方向将帮助大型企业一步步迈向数字业务目标。也只有这样，企业才能在不影响质量、安全性与预算的前提下，充分发挥大型机应用程序与数据中蕴藏的价值，帮助自身在激烈的市场竞争中找到新的优势空间。

她在高通Smart Transmit技术方面做出了开创性的工作，它利用先进技术智能管理多个天线组的发射功率，从而大大扩展网络覆盖范围，提升上行速度并降低时延。

进入2018年，网络安全行业仍将受到WannaCry勒索软件工具和Equifax数据泄露的影响，受影响规模超过1.43亿人。厂商和解决方案提供商在准备应对新威胁的同时，他们也需要帮助客户应对从5月开始生效的欧盟通用数据保护条例（GDPR）。

随着AI等新兴技术重塑商业环境，CIO角色持续扩展，需要承担更多战略责任。研究显示94%的CIO需要向董事会汇报技术投资回报率，85%面临技术价值证明压力。专家建议CIO采用五大策略确保职业发展：主导而非仅参与战略制定；拥抱技术专家身份，深入了解新兴技术；以敏捷性和同理心推动变革；保持好奇心和持续学习；提升领导力技能。这些能力将帮助CIO在快速变化的技术环境中保持竞争优势。

就非得这么办事吗？也许不用吧？

AI初创公司Liquid AI发布名为"Nanos"的突破性小型AI模型，参数规模在3.5亿到26亿之间，可在手机、笔记本和嵌入式设备上本地运行。该模型在专门任务上可达到GPT-4o级别性能，支持多语言翻译、数据提取、数学推理等功能。公司采用"液态神经网络"架构，使模型能以极小体积提供前沿级性能，实现设备端AI处理，确保隐私安全并降低成本。

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

Google 正在用新的 AI 助手 Gemini 取代手机上的 Google Assistant，并计划在今年晚些时候将这一变更扩展到智能家居设备。虽然这一转变可能会带来更精准的回答和更智能的家居管理建议，但也面临着设备兼容性、品牌合作和用户隐私等挑战。对普通用户而言，这更像是一次品牌升级，其实际效果还有待观察。