意大利博尔扎诺自由大学团队开发了首个跨领域AI代码漏洞检测系统AI-DO，成功将学术研究转化为工业实践。研究证明用开源数据训练的AI模型能够有效检测工业软件漏洞，性能下降仅约10%。该系统已在真实企业环境中部署测试，为软件安全防护提供了新的解决方案，标志着AI安全检测技术从实验室走向实际应用的重要突破。

这项由高通AI研究院完成的研究提出了OmniDraft框架，通过跨词汇表翻译、在线蒸馏学习和自适应草稿调整三大创新技术，让一个68M参数的小模型能够为多个不同的大型AI模型提供通用加速服务，在数学推理、编程和文本生成等任务中实现了1.5-2倍的速度提升。

日本工业巨头日立公司（Hitachi）已经签署一项价值95亿美元的协议，收购总部位于加州的软件工程公司GlobalLogic，后者主要开发面向大型企业的应用程序。预计此次交易将在7月底完成。

为了了解新冠疫情过后，云计算会出现哪些新“钱景”，改名为“至顶懂云帝”的至顶网公有云评测小组，又开始了2020年的公有云调研活动。

Oracle Enterprise Resource Planning Cloud和Enterprise Performance Management Cloud的更新集中在通过人工智能简化任务，同时使用户可以通过与计算机对话来完成更多工作。

又是一个繁忙清晨，戴尔易安信存储专家周工接到客户电话：“周工，你快来看看吧，我们的数据库现在巨慢无比，出个报表都要等很久，领导都急了”。

本文分析了AI向AGI发展的七大路径中的S曲线路径，该路径预测AI发展将经历三个阶段：2025-2030年AI多模态模型和智能体技术快速发展；2030-2035年进入停滞平台期，引发AI寒冬担忧；2035-2040年技术突破重新启动，自改进AI系统和混合认知架构推动AGI最终实现。

基于传统TCP/IP技术构建的广域网，自身存在着跨地域远距传输延迟高、抖动大、保证性差的先天不足，越来越难以为数字中国战略提供有力支撑。怎样结合能耗、资费，以及云资源通过广域网确定性网络进行算网层面的调度？

智能制造是智能技术和制造技术的融合，智能制造通过人工智能、工业互联做到五个部分，智能制造+创新设计，智能制造+工艺提升，智能制造+强化质量，智能制造+延伸服务，智能制造+拓展市场。

腾“云”驾“5”，鲲鹏展翅，华为在武汉有为，为湖北、武汉“十四五”拓宽产业高质量发展之路。

这项研究探讨了多模态大语言模型在增强推理能力时出现的视觉幻觉问题。研究发现，模型生成更长推理链时，对视觉信息的关注减少，导致幻觉增加。研究者提出RH-AUC指标和RH-Bench基准来评估模型在推理与幻觉间的平衡，发现较大模型表现更好，纯强化学习训练优于监督微调加强化学习，且训练数据的类型比数量更重要。这些发现对开发既具推理能力又保持视觉准确性的AI系统具有重要意义。

全球最大、最值得信赖的云交付平台阿卡迈技术公司（以下简称：Akamai）与世界领先的金融集团之一三菱日联金融集团，近日宣布建立一个基于区块链的新型在线支付网络（blockchain-based online payment network）。

微软公布的第一季度财报结果超出了华尔街的预期，但是下个季度的指引却低于预期，使得微软的股价在周三晚些时候几乎没有变化。

​​语义丰富的数据是高质量数据的基础，可为特征提取提供更多的机会。

这家学龄前玩具公司放弃了自行开发的小型ERP后，跳过了中端市场产品，直接在云端构建了企业级系统。

统计数据显示，自2010年以来，停机时间的平均成本上升了38%，平均每起事件成本超过74万美元，相当于每分钟损失成本近9000美元。在这种背景下专业的数据中心全生命周期服务开始赢得关注，一些富有前瞻性的公司也开始大力布局。

华盛顿大学研究团队发现小AI模型无法有效学习大模型的复杂推理方法，提出了"小模型可学习性差距"概念。他们通过大规模实验证明，小模型更适合学习简洁推理而非复杂推理，并创新性地提出混合蒸馏法，将不同复杂度的训练数据按比例组合，显著提升了小模型性能，为AI模型训练策略提供了新的"因材施教"思路。

上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。

如今面向2023年，John Roese表示新的一年，希望通过更加具体的建议和行动方向，来帮助客户为来年做好准备。

ByteDance研究团队推出Hyper-Bagel统一加速框架，通过分而治之策略同时优化多模态AI的理解和生成能力。该框架在理解任务上实现2倍加速，图像生成速度提升16.67-22倍，并开发出近实时的1-NFE模型，为AI实际应用扫清了重要的速度障碍。