随着AI在各行各业的应用程度加深，智能化描绘的一幅幅光明前景更加触手可及。实践中，企业如何应用人工智能助推业务发展，将更多期待变成现实？

AI是一种通用技术，就像电一样。

谈及中国和全球发达国家的体育产业之分，作为新浪网高级副总裁、新浪体育总经理，魏江雷脱口而出一组组数字，不遗巨细，看得出来他对这些数字简直太熟悉。

尽管日本长期存在工作流失的问题，但认为智能自动化将不可避免地导致金融服务业就业机会减少的观点是错误的。事实上，埃森哲最近的研究表明，对于那些采用智能自动化的公司来说，到2022年收入可能增长32％，但关键性就业也可能增长9％。

雄关漫道真如铁而今迈步从头越。经历了4次创业后的猎豹汽车依旧有着变革的决心，用创新驱动市场，尤其是借助大数据实现猎豹汽车新一轮转型升级，实现“R50行动计划”。

曙光大数据总工程师郭庆接受采访表示，目前企业在大数据应用方面面临四大挑战，需要把握四大方向。同时，曙光XDATA凭借“融智快易”四大特点帮助企业解决大数据落地难题，曙光的ABCDE大数据布局也就此拉开。

这项由特拉维夫大学研究团队完成的突破性研究，开发出一种新方法来解析AI大脑的内部结构。通过半非负矩阵分解技术，研究人员成功识别出AI中负责不同概念的"知识组件"，并发现这些组件呈现层次化组织结构。实验证明，这种方法不仅能准确检测概念，还能有效操控AI行为，为理解和控制AI系统提供了新的工具。

南开大学团队开发的LLaVA-Scissor技术通过创新的"语义连通组件"算法，实现了视频AI理解的高效压缩。该技术采用两步时空压缩策略，在保持99.7%准确率的同时将计算量减半，为解决视频AI系统计算瓶颈提供了突破性方案。

斯坦福大学人工智能实验室开发出革命性的"好奇心驱动"AI学习系统，让机器能够像人类一样通过主动探索来学习复杂技能。该技术通过内在动机机制，使AI学习效率提升十倍，并能够发现创新解决方案，在机器人导航、医疗诊断、自动驾驶等领域展现巨大应用潜力，为实现更智能、更自然的人机交互奠定基础。

陈运文34岁那年，是2015年，他离开任职多年的大厂，转而投身于“大众创业、万众创新”的时代浪潮中。从此，他成为达观数据董事长兼CEO，他的使命是“扛起国内文本智能处理ToB业务这面大旗”。

二十年来，AWS一直在投资机器学习。

正如Gartner研究副总裁Brain Burke在接受采访时指出：“AI渗透到了其他所有趋势中。”就拿自动驾驶来说，人工智能的进一步发展，将有助于加快L4和L5级别的自动驾驶的实现进程，而L4和L5级别正是人们多年以来“科幻”梦想的真实体现。

美国南方卫理公会大学使用 NVIDIA DGX SuperPOD 推动德克萨斯州北部地区进入 AI 时代；密西西比州立大学和德克萨斯农工大学准备使用 NVIDIA Quantum-2 网络；英国的一所大学则升级了其 InfiniBand 网络

2025年将是制药和生命科学行业变革之年。政治和地缘政治变化将重塑全球关系,监管环境也可能发生变化。行业需要适应短期内从创意到价值创造的趋势,聚焦成果。数据科学、人工智能、客户参与模式转型、罕见病治疗等领域将出现重大进展,为医疗保健带来革命性变化。

现代化应用需要与之匹配的现代化网络架构，没有底层稳定可靠而且灵活的网络支持，现代化的应用只能是空中楼阁。

站在加州圣何塞分部的办公桌前，Arm公司CEO Simon Segars正摆弄一部上世纪八十年代产的、像块小砖头般的摩托罗拉DynaTAC手机。

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文章介绍了强化学习这一无需大量标签数据的新型学习方式，通过试错和反馈机制推动 AI 高效突破，颠覆传统模型同时启迪未来智慧。

能让芯片规模化的用起来，才是决定造芯是否成功的天花板。

从三尺讲台扩展到整个校园，AI与物联网如何全方位构建智慧教育？