12月29日下午，由续科天下(北京)科技有限公司发起成立的区块链科研社主办了一场名为“区块链引领下的金融科技浪潮”的主题沙龙，来自浦发银行、大家保险、横琴人寿、中英人寿、英大资管等金融机构的代表与...

戴尔科技就加入了车边缘运算联盟（AECC），力图推进与车联网及自动驾驶汽车等新兴市场连接。

12月20日，华为云计算技术有限公司贵安园区暨华为全球培训中心盛大开园，华为云的三个班级——“华为云人工智能高研班”、“华为云云服务工程师培训班”、“华为云人工智能师资培训班”亦同期开班。

ETH苏黎世大学研究团队提出OBR(最优脑重建)框架，创新性解决了大语言模型压缩中量化与剪枝方法的根本冲突。通过"分组错误补偿"机制，OBR实现了W4A4KV4+50%稀疏性的极端压缩，在保持优秀性能的同时获得4.72倍速度提升和6.4倍内存节省，为边缘设备部署大模型开辟新道路。

我们通常会认为监控摄像头是数字化的眼睛，监视着我们，或者是为我们进行监视，具体是哪种情况取决于你的立场。但实际上，它们更像是舷窗：只有当有人通过它们看时才有用。有时候这意味着会有人监看监控视频，通常是同时监看多个视频窗口。

伯明翰市议会推迟实施收入管理系统，Oracle项目总支出可能达到1.7亿英镑。该议会2022年4月启用Oracle Fusion后，银行对账系统严重故障，至今无法提交可审计账目。议会因ERP灾难于2023年9月宣布破产，现计划从零重新实施Oracle系统。临时收入管理系统测试通过率仅73.3%，远低于95%的标准，实施时间从3月推迟至11月。项目预算从最初的1996万英镑暴增至1.7亿英镑。

据《纽约时报》报道，苹果计划最早于今秋推出首批 Siri 改进功能，以提升这款struggling的数字助手。作为苹果智能的核心，Siri 目前面临诸多挑战。报道指出，新版 Siri 将能够执行更复杂的任务，如编辑并发送照片。虽然距离 WWDC 2024 上展示的智能助手还有差距，但这标志着 Siri 改进计划正在取得进展。

腾讯混元团队通过强化学习方法革新了图像生成技术，开发出X-Omni系统，解决了传统自回归模型在图像生成中的累积误差问题。该系统实现了图像生成与理解的统一架构，在文字渲染特别是中文长文本处理方面取得突破性进展，证明了"过时"技术通过正确训练方法的巨大潜力。

卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手，专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制，Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好，而非自动替用户选择。用户研究显示，相比传统AI助手，Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择，显著提升了用户满意度和控制感。

上海交通大学团队开发的AuroBind人工智能系统在药物发现领域取得重大突破，能在3000万化合物中精准筛选出高效药物候选分子，命中率达7-69%，比传统方法高数十倍。该系统成功发现了包括220皮摩尔超强效化合物在内的多个新药分子，特别是为从未被攻克的孤儿受体找到了有效化合物，为解决96%未开发蛋白质靶点的药物发现难题提供了新途径。

Ryff带来的对象替换技术也许类似于Amazon之于图书以及iTunes之于音乐，预示着广告行业也将迎来新一波重大革命。

两家大数据先驱Cloudera和Hortonworks今天宣布了双方称之为相对平等的合并，称将把两家公司合并为一个年收入约为7.2亿美元的新实体。

印度理工学院团队开发出MPA模型对等对齐器，这是一种革命性的AI训练方法，能让小型视觉语言模型在无需人工标注数据的情况下，通过大模型指导显著提升性能。该技术通过三步法实现知识传递：大模型自动出题答题、精准识别知识差距、针对性强化训练。实验显示小模型性能提升高达15.2%，成本仅为传统方法的几十分之一，为AI技术普及开辟新路径。

这项由都柏林大学团队完成的研究提出了DriftMoE系统，通过神经网络路由器与增量专家的协同学习来处理数据流中的概念漂移问题。该方法在九个基准数据集上的表现与传统大型集成方法相当，但资源消耗显著更低，特别适合边缘计算等资源受限场景，为构建高效自适应的流数据学习系统提供了新思路。

基于云服务最本源的这三点考虑，HPE提出了HPE GreenLake即服务模式。

中科英泰智能称重解决方案采用英特尔处理器打造，能够以低功耗提供强大的计算性能、安全性和可靠性。这些能力对于运行边缘人工智能工作负载至关重要。该系统还使用英特尔OpenVINO工具套件来帮助优化图像识别应用程序。

英国 NCSC 发布新指导，提出六大原则，助力企业打造积极网络安全文化，提升防御网络攻击能力。

互联网时代，信息呈指数级增长，海量资讯令人们应接不暇，陷入认知过载的困境。

本文介绍了企业如何通过强化数据基础设施、治理、合规、风险管理与人才培训，加速实现 AI 应用。专家建议聘请拥有丰富实践经验的顾问，并注重安全防护与文化变革，以有效克服 AI 推广挑战。

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。