在TAO提供的数据类范例中，每个脚本的第一个步骤都是环境配置（0. Set up env variables and map drives），包括要求用户提供在NGC所生成的秘钥，对后面训练的模型进行保护，以及指定要使用的GPU数量等等，这几个设定都很直观容易处理，

HPE 与 Nvidia 合作推出了企业级 AI 解决方案，旨在加速生成式、主动式和物理 AI 模型的价值实现。该解决方案名为 Nvidia AI Computing by HPE，专为 AI 训练、调优和推理而设计，提供了更高的性能、安全性和能效。它可以帮助各种规模的企业通过一站式私有云 AI 平台加快 AI 模型的部署和应用。

谷歌履行了自己在最近Cloud Next大会上做出关于让人工智能服务更易于实施的承诺，宣布推出第一个所谓的“预打包的人工智能服务”，正如其名，这是用于特定业务任务的捆绑预构建AI工具。

在沙特阿拉伯举办的 Leap 2025 大会上，人工智能成为焦点。会议探讨了从企业 AI 应用到智能代理开发等关键问题，同时也关注 AI 对社会的影响。专家们强调了 AI 的巨大潜力，但也警告其可能对社会结构造成威胁，呼吁积极应对 AI 带来的挑战，确保其成为促进社会发展的积极力量。

在这份麻省理工学院年度创新型错误技术的清单中，评选出了许多“糟糕”的技术，废话不多说，来看看那些高大上的技术应用是如何让人失望的。 No.1

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上周，英特尔召开了一年一度的IntelON创新大会。除了英特尔CEO PatGelsinger亲自到场之外，大会也吸引到众多行业分析师的参与。从现场研讨到主题演讲，英特尔的豪情再度燃起与会者对于这家老牌芯片巨头重振辉煌的信心。

戴尔希望借助自身的技术服务能力，通过智能冷却方案的广泛应用，最大程度地帮助行业优化应用、提升电力利用率，切实践行“在中国，为中国”的理念。

这位入选CIO名人堂的首席信息官介绍了她在过去十个赛季中领导美国职业橄榄球大联盟（NFL）IT工作时在责任和真实方面学到的领导力心得。

中科院团队发布BaseReward多模态奖励模型，通过系统性实验建立了构建高性能多模态奖励模型的完整方法论。该模型采用简洁的两层架构设计，在精心筛选的280万偏好数据上训练，在多个权威基准测试中创下新纪录，准确率提升超过11%。研究还发现纯文本数据能显著提升多模态判断能力的重要现象，为AI对齐技术发展提供了重要指导。

这项由浙江大学与阿里巴巴通义实验室联合开展的研究，通过创新的半在线强化学习方法，显著提升了AI界面助手在多步骤任务中的表现。UI-S1-7B模型在多个基准测试中创造了7B参数规模的新纪录，为GUI自动化代理的发展开辟了新的技术路径。

这项研究推出了SkillFormer AI系统，通过多角度视频分析来评估人类技能水平。该系统采用创新的CrossViewFusion模块融合第一人称和第三人称视角信息，并使用LoRA技术实现高效训练。在EgoExo4D数据集测试中，准确率达到47.5%，且仅需传统方法四分之一的参数和训练时间，在篮球、烹饪等结构化技能领域表现尤为出色。

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出轻量级语音合成系统LLMVoX，仅用3000万参数就能让任何大语言模型获得流式语音输出能力。该系统实现475毫秒超低延迟，词错误率仅3.7%，支持多语言扩展，可与视觉语言模型集成，为AI语音交互提供了"即插即用"的革命性解决方案。

在世界智能大会的平台上，涌现了很多具有前瞻性、引领性的观点，其中女性占了一定的比重，在“三八”妇女节来临之际，盘点一下世界智能大会的女性代表。

这项由帝国理工学院研究团队开展的创新研究，提出了一种让AI在回答问题前先自我评估知识边界的"内部置信度"方法。该方法无需额外训练，通过分析AI内部各层的自信程度来判断其是否真正了解问题答案。实验证明这种"提前体检"式的方法能有效区分AI的已知和未知领域，并在智能检索和模型级联等实际应用中显著降低计算成本while maintaining性能，为构建更诚实可信的AI系统开辟了新路径。

当下,中国企业高速发展,企业全球化是必选项。中国出海企业从中国走向世界,征战全球化发展中如何抓住机遇,把握趋势,规避风险,面临着诸多的挑战与机遇。

清华大学团队开发的IGL-Nav系统实现了机器人图像导航的重大突破，让机器人能够仅通过一张任意角度拍摄的照片准确找到拍摄地点。该系统采用3D高斯点云技术进行实时场景重建，结合粗定位到精定位的分层策略，在传统和自由视角导航任务中都显著超越现有方法。系统已成功部署到真实机器人平台，展现出强大的泛化能力和实用价值。

8月21日，Adobe联手天猫推出了Creative Cloud计划，费用低至每年888元，一举解决了设计师用不起软件的尴尬。在7月底的行业大会上，NVIDIA推出了专为创意行业打造的RTX Studio电脑平台，让光线追踪成为了设计行业的最新利器。

香港中文大学团队提出过渡模型(TiM)，突破AI图像生成"速度与质量不可兼得"难题。该模型通过学习任意时间间隔的状态转换，让用户可以灵活选择生成步数，实现从快速生成到精细制作的连续调节。仅用8.65亿参数就超越了业界主流的数十亿参数模型，在多项评测中表现优异，支持4096×4096高分辨率和多种宽高比图像生成。

浙江大学团队推出TINKER系统，实现仅用一张或几张图片就能完成高质量3D场景编辑，无需针对每个场景进行专门训练。该系统解决了多视角一致性难题，创建了首个大规模多视角编辑数据集，在编辑效果和计算效率上全面超越现有方法，为3D内容创作的普及化奠定了技术基础。