PLM 的目标是管理产品从构思到报废的整个生命周期，其中涉及各利益相关方之间的复杂协调和大量数据的管理。如果 PLM 系统无法适应，使用多个 CAD 系统会加剧这些挑战。

上海交大团队开发EfficientVLA框架，通过三重优化策略让机器人大脑提速93%：简化语言模块冗余层、精选关键视觉信息、缓存动作生成中间结果。该无训练方案将计算量降至28.9%，任务成功率仅降0.6%，为高性能机器人在普通硬件上的实用化部署开辟新路径。

国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部联合发布《互联网信息服务深度合成管理规定》（以下简称《规定》），自2023年1月10日起施行。

产品生命周期管理（PLM）与企业资源规划（ERP）系统都是企业中不可或缺的管理系统，两者都重要但侧重点不同。

在2018亿欧创新者年会下午，好享家CEO汪浩、小黑鱼科技联合创始人兼CMO陈福炜、新潮传媒创始人兼董事长张继学、亿欧公司副总裁李双就《企业如何服务美好生活？》做圆桌讨论。

不管是物联网还是PII，都涉及一个核心话题就是数据安全。特别是随着物联网的发展，PII的重要更是越发重要。如何在一个万物互联的时代实现PII的安全成为当今我们这个时代的重要议题。

AGI的核心本质就是将不同的业务流程实现自动化，把人类从枯燥、无意义的业务流程中解放出来，将时间、精力用在商业价值更高的业务上。

AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？

AI 正在迅速改变我们的工作方式，无论是通过自动化任务、作为副驾驶还是生成文本、图像和软件。虽然目前尚未出现大规模的劳动力替代，但多项研究预测未来几年内 40% 的全球就业岗位可能面临 AI 自动化的冲击。这可能是暴风雨来临前的宁静。

eBay与阿姆斯特丹大学合作研究如何让通用视觉语言AI模型适应电商环境。团队设计了包含属性预测、时尚理解、动态提取、多图片处理的评估体系，通过创新的视觉验证流水线处理1500万条数据，成功让AI在电商任务上显著提升的同时保持通用能力，为电商行业提供了可复制的AI优化方案。

这个突破意味着，未来的AI助手将不再是被动的问答机器，而是能够主动、适时地参与人类对话的智能伙伴。

在瞬息万变的后疫情时代，各种传统行业的数字化转型持续迅猛发展。传统上进展缓慢的行业（例如人寿保险）是一个很好的例子，科技初创公司时下正在利用创新方式解决众所周知的诸如客户体验不佳的老问题。

清华大学团队开发出RLPR框架，让AI无需外部验证器就能自我评估推理质量。通过观察模型生成正确答案时的概率分布，AI学会了自我反思和改进。该方法在七个测试基准上显著提升了AI的推理能力，甚至超越了使用专门训练验证器的方法，为AI发展开辟了新道路。

TELUS与NVIDIA和HPE合作，在魁北克省里穆斯基市推出加拿大首个完全主权AI工厂。该设施运行在加拿大本土基础设施上，让企业能够在不跨境的情况下开发、训练和运营AI模型。设施采用可再生能源，具备高效冷却系统。这一举措呼应了全球主权AI发展趋势，旨在确保加拿大在敏感数据处理方面的自主权，为医疗和金融等行业提供符合数据驻留要求的AI解决方案。

根据一份最新报告所言，目前我们正处于人工智能革命的悬崖边缘。在这场革命当中，我们创造的技术可能同时呈现出善意、恶意与丑陋的面貌。

从一个云服务商向另一个云服务商迁移不是一件容易的事情，不真正着手做永远不知道哪里会有“坑”，哪里会有“雷”。

支持AI的现代化基础设施通常始于新型服务器。至关重要的是，这些新型服务器支持GPU和FPGA。CPU非常适合完成串行处理任务。GPU和FPGA则适合并行处理。

如果熟悉IPF的朋友应该知道，每届的IPF浪潮都会展示其对产业的全新思考，本届大会则提出了智算中心，令人耳目一新。

CIO名人堂成员Steve Randich和Neal Sample就如何建立和领导能够带来变革性成果的IT文化进行了探讨。

微软研究院提出潜在分区网络（LZN），首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制，让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能，还能独立完成各类任务，多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。