新出现的“混合办公”方式是对一百年前开始的朝九晚五工作方式的巨大挑战，它将需要一个新的运营模式，重新定义“生产力”。

九州通采用多家公有云服务商互为备份的策略，为了上云，九州通还将数据库从Oracle切换成MySQL。同时对于B2B医药电商而言，公有云在网络、计算、存储上的弹性都是非常重要的，可以进一步帮助九州通降低成本和效率。

随着国家政策对人工智能发展的支持、新技术的不断涌现以及产业升级的迫切需要，人工智能正迎来技术融合场景的价值迸发临界点。

过去十年,是中国企业出海的关键时期。借助互联网行业飞速发展的机遇,许多企业打破行业原有格局,重塑价值链条,一跃成为全球市场的佼佼者。

裁员的风暴飘荡在互联网的上空，这风暴一时半会可能还没法消退。在疫情和经济冲突的双重这折磨下，互联网大厂也军心动荡。前有互联网泡沫的破灭，今天有什么？现在还看不清，只是程序员已经感受到了寒意。

这篇文章介绍了北京人工智能研究院开发的OmniGen2模型，一个能够同时处理文字转图像、图像编辑和情境生成的全能AI系统。该模型采用双轨制架构，分别处理文本和图像任务，并具备独特的自我反思机制，能够自动检查和改进生成结果。研究团队还开发了专门的数据构建流程和OmniContext评测基准，展现了开源模型的强大潜力。

2018年的超融合早已不是一个热词，在过去3-5年"加速冲刺"的状态中，超融合已逐步度过概念炒作期，进入实际落地阶段。

Meta团队开发的ViTok突破了视觉AI压缩技术的瓶颈，发现压缩质量的关键在于存储的浮点数总量而非模型复杂度。该方法在保持图像和视频重建及生成质量的同时，计算效率提升2-5倍，在多个基准数据集上创造新纪录，为高效视觉AI应用提供了重要技术基础。

近日，以“育万物互联新机 开数字经济新局”为主题的2020中国新基建领导力峰会举行。在峰会的领导力Talks（圆桌对话）上，嘉宾围绕“新算力推动数据智能创新”话题进行了深入讨论。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

2025年5月24号下午，为了更好促进中国AIGC开发者拥抱MCP带来的红利，带领更多的开发者投身到具身智能生态发展中，AIGCLINK联合张江集团、中国人工智能学会智工委、至顶科技、中关村超互联新基建联盟等，在模力社区举办了2025年第二届AIGC上海开发者大会，邀请了MCP生态的核心参与者、具身智能领域核心参与者一起共谈未来，为Agent互联网和具身智能行业的发展指明方向。

炎黄盈动依托成熟的企业级“信创低/无代码开发平台+应用+解决方案”能力，为央国企、党政、军工、金融、能源、电信、制造、政府公共事业等15大行业头部客户，解决复杂业务应用场景需求，助推信创落地实践经验。

对于城市而言，过多的雨水并不是一个好消息，会给整个城市的管理和运行带来不便。

今天，新型电力系统建设加速推进，对电网的功能形态、技术支撑和价值创造都提出了新的要求。加快数字电网建设、推动传统电网向能源互联网转型升级的步伐正不断加速。

早在 2017 年，笔者就曾在一篇文章中断言，AI 将成为支撑亚马逊竞争优势的重要基础。就拿“亚马逊进军医疗保健行业”这一“旧闻”来说，鲜有人意识到，AI 技术将在这一波跨界尝试中扮演关键角色。

随着ChatGPT等AI聊天机器人成为"互联网入口"，传统SEO面临颠覆。企业开始关注如何在AI生成的答案中获得更好展示。Evertune等初创公司应运而生，通过每月运行数百万次提示来帮助企业监测品牌在AI回答中的表现。同时，Perplexity出价345亿美元收购Chrome浏览器，OpenAI发布GPT-5模型，显示AI搜索领域竞争加剧。

立足招聘者视角，对私募基金CIO的领导力反思。

MIT研究团队开发出TIM系统，通过模仿人类认知的"聪明遗忘"机制，让AI能够进行无限长度的复杂推理。该系统将推理任务分解为树状结构，自动清理已完成子任务的细节信息，仅保留关键结论，实现了用不到50%内存完成相同推理任务的突破。配合TIMRUN引擎，TIM还支持端到端工具调用，大幅降低了成本和复杂度，为开发真正智能的AI助手开辟了新路径。

AI视频领域真的卷麻了，比2023年的大模型还卷。自从可灵1.6发了之后，明显感觉所有家都坐不住了，基本都把自己的牛逼货加速推了出来。整体看了一下Vidu2.0的效果，在模型质量上，比较惊艳，能跻身T1梯队。

MagiCodec是一种由上海交通大学与字节跳动联合开发的创新音频编解码器，通过高斯噪声注入和多阶段训练策略，成功解决了音频编码领域的关键挑战：如何同时实现高保真重建和优秀的下游生成能力。研究团队通过理论分析证明，噪声注入在频域上相当于对高频成分施加指数衰减正则化，使模型能更好地保留重要的低频语义信息。实验表明，MagiCodec不仅在重建质量上超越现有技术，在文本转语音、语音识别等下游任务中也表现卓越，其生成的标记分布更接近自然语言的齐普夫分布特性，为音频生成模型提供了更理想的基础。