在当今中国实现双碳使命的关键时期，IBM Consulting 通过 Green to Grow (G2G) 全面系统的、以科技为核心的解决方案，助力银行实现绿色金融战略目标。

“无服务器计算不仅将从根本上改变后端计算的经济性，也将成为分布式计算未来的核心，”微软首席执行官Satya Nadella在去年的微软Build大会上这样表示。

这项由中国香港大学、香港大学、清华大学等多所知名学府联合完成的研究，成功开发出RISE系统，让机器人首次具备了在虚拟环境中"做梦"练习的能力。通过组合式世界模型，机器人能在想象中进行大量安全训练，在动态积木分拣、背包打包、盒子封装三项挑战性任务中的成功率分别提升至85%、85%和95%，相比传统方法有显著突破，为机器人智能化开辟了全新路径。

随着建筑信息化、数字化加速推进，传统工程项目建设模式越来越难以适应新时代建筑数字化的需求。近年来，通过对BIM技术的运用，数据中心项目在数字化方面有所突破，可为“数字建筑”的建设提供借鉴，但是距离实现真正意义上的“数字建筑”还为时尚早。

要理清C-V2X的来龙去脉，高通技术标准高级总监李俨博士近日详细解读了它的技术优势、相关产业进展，以及面向5G时代的演进路线。

快手团队联合清华、浙大推出MIDAS数字人系统，通过创新的自回归视频生成框架实现多模态实时交互。系统采用深度压缩自编码器将视频压缩64倍，结合大语言模型处理音频、姿态、文本等多种输入，配合轻量级扩散头生成高质量视频。可支持双人对话、跨语言合成等应用，生成视频长达4分钟无明显质量下降，为数字人实时交互应用奠定重要技术基础。

滑铁卢大学研究团队开发出世界首个完全由神经网络生成的操作系统界面NeuralOS，能够根据用户输入实时生成屏幕画面，鼠标定位精度达1.6像素误差，状态转换预测准确率37.7%。虽然目前存在分辨率和速度限制，但开创了生成式操作系统的先河，预示着未来计算界面可能完全由AI实时创造，实现极度个性化的用户体验。

“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

斯坦福大学研究团队开发了UQ评测系统，用人类未解决的真实难题来测试AI能力，而非传统的标准答案题目。系统包含500个来自Stack Exchange的高质量未解问题，采用AI验证器初筛和人类专家终审的双重验证机制。测试显示，即使最先进的AI模型也只能解决极少数问题，揭示了当前AI在面对真正困难问题时的局限性，为AI评测开辟了更真实有效的新方向。

截至2018年年底，预计将有三分之二（66%）的区块链将被整合至企业系统当中。只有15%的受访者仅通过传闻听说过该项技术，而75%的受访者相信其将“非常有用”。

约翰斯·霍普金斯大学团队发现AI专家混合系统存在10-20%的性能损失，开发出C3PO方法通过测试时动态优化专家选择策略，让1-3亿参数的小模型超越7-9亿参数大模型，在六个基准测试上提升7-15%准确率，为资源受限环境下部署高性能AI系统提供新方案。

在大会中，来自美国国家工程院院士、斯坦福大学教授Nick McKeown分享了“可编程转发平面将在此驻足”的主题演讲。其中讲到，我们可以看到在网络当中5G网络趋势，这些都会影响到我们网络的发展。

在2020年12月8日这天，红帽和CentOS的官网同时宣布不再对CentOS社区进行投入，而相关的投资将转移到CentOS Stream项目上。

Synology 2019 年度发布会中国站，于10月13日正式召开。会上，群晖聚焦 "AI"、"智能"、 安全"三个存储趋势，并发布多款即将上市的新品与应用功能。同时，群晖也宣布正式与京东云展开战略合作，携手奠定企业NAS备份新标准。

“数字化转型其实非常复杂，对于不同行业、不同规模、甚至是同样规模的企业，都是千差万别，很多中小企业，一来‘不知怎么转’，二来‘没有足够资金可以转’，他们也想学习同行业的头部企业是怎么思考和怎么做的。”西门子Xcelerator中国区总经理、西门子数字科技（深圳）有限公司CEO秦成，接受至顶科技专访时，传递出很多中小企业心声。

“数字化转型其实非常复杂，对于不同行业、不同规模、甚至是同样规模的企业，都是千差万别，很多中小企业，一来‘不知怎么转’，二来‘没有足够资金可以转’，他们也想学习同行业的头部企业是怎么思考和怎么做的。”西门子Xcelerator中国区总经理、西门子数字科技（深圳）有限公司CEO秦成，接受至顶科技专访时，传递出很多中小企业心声。

AI赋能「前沿企业」通过智能体协作重构工作模式，破解无边界工作日困局。

AI赋能「前沿企业」通过智能体协作重构工作模式，破解无边界工作日困局。

中科院团队开发的LLaVA-Mini实现了多模态AI领域的重大突破，将图像理解所需的视觉token从576个压缩至1个，性能不降反升。通过创新的预融合技术和智能压缩机制，该模型计算量减少77%，速度提升3倍，内存占用减少600倍。这一成果使普通设备也能进行高效的图像视频理解，为多模态AI的普及化应用奠定了基础。

上海创新院研究团队构建了TexVerse——包含超85万个高分辨率3D模型的大规模数据集，其中15万个配备PBR材质。该数据集解决了现有3D数据集纹理质量不足的问题，为高分辨率纹理生成、游戏开发、电影制作和元宇宙建设提供了重要基础资源，将推动3D内容创作技术的重大突破。