Mellanox网络以技术创新为驱动，赋能全球最快的前10台的超级计算机之6台， 包括美国最快、中国最快和日本最快超级计算机。Mellanox HDR InfiniBand网络已被广泛使用与世界各国的多台超级计算机中，包括微软Azure公有云的HPC云中。

测评第三方独立机构，DXOMARK的裂变之路。

惠普宣布与中国移动、英特尔和联发科技正式达成战略合作伙伴关系，并联合发布首批获得工信部入网许可证的产品

独立研究者Rishiraj Acharya提出了门控关联记忆网络（GAM），这是一种全新的AI架构，通过分工协作的方式解决了传统Transformer处理长文本时计算量呈二次方增长的问题。GAM采用局部卷积处理语法结构和全局关联记忆处理语义信息，配合智能门控机制动态融合，实现了线性复杂度的同时保持了更好的理解准确性，在多个数据集上都显著优于现有方法。

在2023年11月4日举办的第二届开放原子开源基金会OpenHarmony技术大会硬件(南向)生态分论坛上,技术专家们深入探讨了OpenHarmony硬件生态的发展路径。

HoloLens正在为人类提供一种新的工作、学习、交流和做事的方式。

该研究提出了SRPO框架，一种两阶段反思感知强化学习方法，用于增强多模态大语言模型的推理能力。通过构建高质量的反思数据集进行监督微调，并设计专门的奖励机制鼓励有效反思，SRPO成功解决了现有模型在复杂推理任务中缺乏自我反思和自我纠错能力的问题。实验表明，SRPO在MathVista等多个基准测试上显著优于现有最先进模型，证明了反思导向训练可以有效扩展模型的推理能力边界。

首尔国立大学研究团队开发了CHARTCAP数据集，包含56.5万个高质量图表-描述对，通过四阶段流水线和循环验证方法解决了AI图表理解中的幻觉和信息贫乏问题。研究还提出了视觉一致性得分评估方法，该方法通过重构图表来验证描述质量。实验显示，经CHARTCAP训练的AI模型在图表理解能力上首次超越人类专家标注，为AI在专业领域的应用开辟新路径。

在“十四五”规划的号召下,中国数字化进程全面提速,产业数字化转型迈入了新阶段。

作为全球领先的无线科技创新企业，高通公司（Qualcomm）自2018年进博会首次举办以来，连续第四年参与这一重要活动。

北京智源人工智能研究院团队提出InfoSeek框架，通过创新的数据合成方法让3B小模型在深度研究任务上媲美大模型。该框架将复杂问题形式化为层次约束满足问题，采用双代理系统构建高质量训练数据，成功训练出在BrowseComp-Plus基准测试中超越多个商用API的模型，证明了精心设计数据的重要性，为AI深度推理能力发展奠定基础。

MangaNinja是香港大学团队开发的AI线条画上色系统，能够根据参考图自动为黑白线条画精确上色。该系统采用双分支架构和渐进式补丁打乱训练策略，即使参考图与线条画姿势差异很大也能准确匹配。用户可通过点控制功能实现精细调节，支持多参考图融合和跨角色创意上色。在综合测试中表现优异，为动画制作和数字艺术创作提供了强大工具。

谷歌DeepMind团队开发的SigLIP 2是新一代多语言视觉-语言编码器，支持36种语言的图像理解。通过创新的分阶段训练方法，结合解码器训练、自蒸馏学习和智能数据筛选，实现了在零样本分类、图像检索、精准定位等任务上的全面突破。该系统还采用去偏见技术，显著提升了文化公平性，为全球化AI应用奠定重要基础。

世界智能大会始终遵循习近平总书记贺信精神，坚持国际化、高端化路线，“旨在为世界智能科技领域搭建一个交流合作、共赢共享的平台”。

随着科技的飞速发展，无线网络已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

中南大学等机构联合发布TextAtlas5M数据集，包含500万图像-文本对，专门解决AI长文本图像生成难题。该数据集平均文本长度148.82词，远超现有数据集，涵盖广告、学术、教育等真实场景。配套的TextAtlasEval基准测试显示，即使最先进的商业模型也面临显著挑战，为AI图像生成技术指明了新的发展方向。

第六届中国国际进口博览会（简称“进博会”）正在上海举行。今年，英特尔在展台展示了推进摩尔定律的最新成果，以及与生态伙伴共同打造的在智能制造、智慧医疗、智能座舱、绿色数据中心等领域的多项技术和创新解决方案，让数字化深入千行百业。

媒体人善用的工具是媒介，而创业者善用的工具则是产品，看纪录片导演如何玩转三维产品。

星展银行在2018年年度报告中，首次公开并讨论到基于AI与分析技术的“客户科学”研究成果，同时解释了这些成果如何推动业务价值提升。

在生成式 AI 时代,数据的重要性日益凸显。随着 AI 项目从概念验证走向生产,组织需要更加关注用于训练和推理的数据质量。专家们强调了解数据背景的重要性,以确保 AI 模型使用正确的数据。这突出了知识工程师的重要性 - 他们能够理解数据的上下文,并引导我们找到正确的数据。知识工程在 AI 时代将发挥关键作用。