9月中旬，PTC全球资深副总裁兼中大中华区总裁刘强曾透露，中国将迎来PTC的第一个SaaS产品。一周后9月21日，Arena云原生产品生命周期管理（PLM）和质量管理系统（QMS）软件解决方案正式落地中国。

用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2022 年的 Hot Chips 大会上展示了使用 NVswitch 架构连接 32 个节点（或 256 个 GPU）的拓扑结构。由于 NVLink 是专门设计为连接 GPU 的高速点对点链路，所以它具有比传统网络更高的性能和更低的开销。

2019年《政府工作报告》中将“推动传统产业改造提升”作为今年的重点工作之一，并指出要“围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。

随着医疗行业整体信息化建设的不断深入，医院内部各类诊疗业务、信息系统、用网设备等对基础网络升级的需求呈指数式递增。

数字化是现代社会发展变革的重要力量，云计算作为产业数字化转型新基建的重要组成部分，近年来市场增长预期极高。

日前，百度云ABC Summit 2018 Inspire智能物联峰会召开。百度云重磅发布国内首个智能边缘产品—BIE（Baidu IntelliEdge），并宣布函谷物联安全系统正式对外邀测，与箭牌门锁共同推出智能门锁“天御”。

本文探讨了人工智能领域的最新模型进展，特别是o1-pro模型带来的突破。文章解释了新模型如何改变工程师与大语言模型交互的方式，提高了模型处理复杂任务的能力。同时介绍了业内专家对这些进展的看法，以及这些变化对AI技术发展的潜在影响。

如果近期你有购买新推出的高性能或是旗舰款手机，一定能在游戏载入、拍摄4K高清视频、开启大容量文件时即刻拥有丝滑体验。

11月7-9日，第五届世界互联网大会在乌镇举行，美国高通公司首席执行官史蒂夫·莫伦科夫出席大会并在开幕式上发表演讲。同时，高通凭借全球首款全集成5G新空口射频模组，再次获评“世界互联网领先科技成果”，并应邀在大会现场进行了成果展示和发布。

从全球第一块石英表起家，到全球第一台小型电子打印机，爱普生将对精微加工细节的追求刻入产品血液之中，以“微压电打印技术”为头牌的创新工艺，也开启属于爱普生的打印传奇时代。

这篇论文介绍了ModernGBERT，一个由维尔茨堡大学研究团队开发的高性能德语编码器模型家族（1.34亿和10亿参数版本）。研究将ModernBERT的创新架构应用于德语，同时通过LLM2Vec方法将德语解码器模型转换为编码器以进行对比研究。在SuperGLEBer和MTEB等基准测试中，ModernGBERT 10亿参数模型不仅超越了之前最先进的德语编码器，还在性能和参数效率方面优于转换后的编码器。研究团队还证明了更大模型能有效利用大规模单语语料库，为德语自然语言处理提供了全透明、高性能的资源。

英特尔认为超越今天的CPU和GPU的下一步就是量子计算。英特尔本周在该领域领先一步交付了一台量子计算系统。

在SHIFT峰会主论坛上，第四范式正式发布了4Paradigm Shift企业转型平台及服务，旨在帮助越来越多的传统企业，基于数字化转型获得企业核心竞争力的提升，成为下一代的企业。

我们将需要基于语言输入处理视觉坐标的任务称为细粒度多模态理解。对于这些任务，当前的MLLMs主要集中在两个方面：有的模型擅长图像中物体的空间定位，但在细粒度时间理解任务上表现不佳；有的模型专门擅长像TVG这样的细粒度时间理解，但无法确定物体的边界框。现有的MLLMs无法统一实现空间、时间和交错的细粒度多模态理解任务。

随着基础通信技术和基础建设的不断完善，“互联网+”与AI的热度居高不下，各行各业的边界也越来越模糊。传统的视频通讯设备已经远远不能满足如今的通讯需求。

喜马拉雅 AI 云，是面向公司人员提供的一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。

高重科技未来将搭建渗透目标行业的服务体系，持续开发自有品牌，提升利润空间，多维度创造价值。

剑桥大学和伦敦大学学院的研究团队提出了一种名为"视觉规划"的全新范式，让人工智能系统能够完全通过图像序列而非文本进行推理。与传统依赖语言的方法不同，这种方法模仿人类在解决空间问题时直接在"心眼"中想象解决方案的能力。研究团队开发的基于强化学习的视觉规划框架(VPRL)在导航任务上比基于文本的方法平均提高了40%的准确率，证明了非语言推理在特定任务中的优越性，为AI系统开辟了一条更接近人类直觉思维的新路径。

在本周举行的IEEE量子计算与工程国际会议（“IEEE Quantum Week 2020）上，英特尔将展示一系列研究成果，着重介绍其在量子计算硬件、软件和算法领域的创新性全栈方法。

这项研究提出了一种通过"替身模型"训练视觉编码器并实现零样本嫁接到大型语言模型的创新方法。研究团队分析发现大语言模型内部存在明显的处理阶段转折点，据此构建的替身模型保留早期处理层而压缩后期层。使用替身训练的视觉编码器可直接插入目标大模型而无需额外训练，或作为全面训练的高效起点。实验证明，这种方法不仅能将Llama-70B的训练成本降低约45%，还在部分基准测试中实现了超越全面训练的性能。