ByteDance和清华大学联合开发的DAPO系统通过四项核心技术突破，让AI在数学推理测试中达到50分佳绩，超越业界最佳水平且训练时间减半。该系统完全开源，包含算法、代码和数据集，为AI推理能力研究提供了重要里程碑。研究展示了强化学习在提升语言模型复杂推理能力方面的巨大潜力。

IBM Services 高级副总裁 Mark Foster 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

“Windows 365不只是一个操作系统，而是提供了一种体验Windows 10 或 Windows 11的全新方式。”

荣耀9X PRO就是这样一款几近全能的手机。在两周的实测体验中，我们也看到这款荣耀最新旗舰机的深厚“功底”，也揭开一些首度在荣耀9X PRO公开的“秘密”。

新加坡南洋理工大学团队开发的4DNeX系统实现了从单张照片生成完整4D动态场景的突破。该技术采用6D视频表示法融合RGB颜色和XYZ空间信息，构建了包含920万帧数据的4DNeX-10M大规模数据集，通过改进视频扩散模型实现15分钟内的高效生成，在动态程度和一致性指标上显著优于现有方法，为虚拟现实、影视制作等领域提供了新的技术路径。

新思科技（Synopsys，Nasdaq：SNPS）在2019年10月发布了最新版本的软件安全构建成熟度模型（BSIMM）——BSIMM10。BSIMM不是实验室的产物，而是对上百家公司进行了几百次评估，真实地反应观察到的软件安全活动。

2020年1月14日，微软正式终止支持Windows 7，包括不再提供任何技术支持、软件更新和安全更新及修复。这意味着，如果用户不想让自己的电脑“裸奔”，就得升级到更新的操作系统版本。

数字化转型是企业用户迎接新经济环境挑战的一个途径，可是怎样实现由流程驱动向数据驱动的数字化转型，很多用户，甚至应用系统的研发和实施厂商都在困惑中探索

IT负责人Bernd Rattey希望摆脱繁琐的治理流程和孤岛思维，为此，他依靠双重领导、业务驱动的项目和精简的中央规范做到这一点。

亚马逊Nova责任AI团队与亚利桑那州立大学共同开发了AIDSAFE，这是一种创新的多代理协作框架，用于生成高质量的安全策略推理数据。不同于传统方法，AIDSAFE通过让多个AI代理进行迭代讨论和精炼，产生全面且准确的安全推理链，无需依赖昂贵的高级推理模型。实验证明，使用此方法生成的数据训练的语言模型在安全泛化和抵抗"越狱"攻击方面表现卓越，同时保持了实用性。研究还提出了"耳语者"代理技术，解决了偏好数据创建中的困难，为直接策略优化提供了更有效的训练材料。

OpenAI发布了两款开放权重AI推理模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，具备与o系列相似的推理能力。这是OpenAI自五年前GPT-2以来首次发布开放模型。两款模型在多项基准测试中表现优异，其中120b版本可在单个英伟达GPU上运行，20b版本可在16GB内存的消费级笔记本上运行。模型采用Apache 2.0许可证发布，支持商业化使用。

近年来，世界各国的HPC大师们正纷纷转向超大规模与云设施领域。但不同于在供应商处任职，他们往往更倾向在自己熟悉的岗位上不断深耕。劳伦斯利弗莫尔国家实验室计算部门的首席技术官Bronis de Supinski就是其中之一。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

6月15日，以“软件定义智能新时代”为主题的第十六届中国国际软件和信息服务交易会（简称：中国软交会）圆满落幕。

在2018亿欧创新者年会下午，亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇现场发布了以“智能产业 美好生活”为主题的三份研究报告，分别是：产业创新指数研究、美好生活的消费研究、00后人群的研究。

一款科研神器横空出世，追平世界一流水平，它的作者是一个20刚出头的大三生。

当获客成本飙升至临界点，传统DTC模式面临生死考验。AI的到来不仅将改变品牌投放广告的方式，更可能重新定义消费者的购物习惯。

AI 代理即将进入职场，成为新型劳动力。2025 年，我们将见证 AI 同事的崛起。各大科技巨头正在角逐这一市场，关键在于获取用户和企业数据。微软凭借广泛的用户基础占据优势，而 Salesforce 等公司则拥有丰富的企业数据。OpenAI 虽缺乏数据和用户资源，但技术实力雄厚。未来 AI 代理的供应商之争，将围绕技术、数据和用户展开激烈角逐。

本文探讨了人工智能发展路径的两种观点:一是传统的"人工智能-通用人工智能-超级人工智能"三阶段路径;二是直接从人工智能跨越到超级人工智能的新观点。文章分析了两种路径的利弊,指出虽然目前尚无定论,但考虑这两种可能性对人类应对AI发展至关重要。文章还探讨了人类是否能主导这一进程,以及AI可能带来的影响。

在最近的财报季中，特斯拉和通用汽车展现了截然不同的发展战略。通用汽车将电动汽车视为"北极星"，强调生产灵活性，可根据市场需求调整电动车与燃油车的生产比例。而特斯拉CEO马斯克则将公司未来押注在自动驾驶和AI上，尽管目前74%的收入仍来自汽车销售。两家公司都面临关税压力和电动车市场增长放缓的挑战，但应对方式各异。