如果将5G理解为无线的互联互通，在英特尔数据中心事业部副总裁兼网络平台事业部5G网络设施部门总经理林怡颜看来未免有失偏颇，她认为这只是5G的冰山一角。“冰山下面的东西，我们看不到，但是我们离不开它们。”

腾讯AI实验室发现先进AI模型存在"思维不足"问题：在解决困难问题时频繁跳跃思路而非深入思考，导致错误答案消耗225%更多资源。研究团队提出TIP方法，通过惩罚思维切换来训练AI专注力，显著提升推理效率和准确性。这项发现改变了我们对AI推理过程的认知，强调深度思考比广度探索更重要。

Pat此前接受20VC主持人Ian Hathaway访谈时，对自己的投资理念全盘托出，从他在美国怀俄明州小镇成长经历谈起，探讨了他的人生观、对投资决策的结构化思考方法、如何评估创始人与市场的匹配度、如何打造顶尖投资团队，以及红杉资本在风险投资价值链上的优势与挑战。

在分析了 23 个 Android 应用后，Check Point Research (CPR) 团队发现，移动应用开发人员可能通过各种配置错误的第三方云服务泄露了超过 1 亿用户的个人数据。

在GPU巨头看来，模糊数学元素的加入能够加快流体动力学与药物发现的计算速度。

目前，消费金融正处于3.0时代。政策监管在不断细化，在此背景下，金融服务机构该如何调整，抓住发展窗口呢？榕树智慧金融服务平台给出了答案：发力大数据分析、人工智能，以风控为核心，以用户体验为本。

这是首个全面梳理AI深度思考技术的权威调研，由8所国际知名院校联合完成。研究建立了四维分析框架，系统阐述了让AI像人类一样慢慢思考的技术原理、实现方法、应用场景和评估标准，为这一革命性技术的发展与应用提供了完整的理论指导和实践路径。

区块链的出现将为我们创建一个更值得信赖、更可靠和更透明的互联网环境。

荣耀“拍了拍”华为，正式说了一声“再见”。供应链不再是影响荣耀品牌发展的“绊脚石”，但是随之而来的问题也很多，首当其冲的就是——独立后的荣耀，没有了华为的支持，路究竟要怎么走呢？

在2018亿欧创新者年会下午，亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇现场发布了以“智能产业 美好生活”为主题的三份研究报告，分别是：产业创新指数研究、美好生活的消费研究、00后人群的研究。

11月5日，第四届中国国际进口博览会暨虹桥国际经济论坛如约而至。

耶鲁大学团队首创AI论文审稿基准测试系统LIMITGEN，通过人工植入缺陷和真实审稿数据两套测试集，系统评估大语言模型识别科学论文局限性的能力。结果显示AI审稿准确率约52%，远低于人类专家的86%，但检索增强技术和多智能体协作显著提升了性能，为AI辅助学术评议提供了新思路。

AI——以及如何从中创造现实、值得信赖的价值——已经颠覆了IT议程，但管理不断深化的供应商名册、确保企业安全以及培养人才也开始重塑CIO的议程。

韩国KAIST团队开发的Mol-LLaMA是首个能像化学专家一样理解分子并解释其性质的AI系统。该系统通过融合2D和3D分子信息，不仅能准确预测分子特性，还能详细解释背后的科学原理，在药物发现、化学教育等领域展现出巨大应用潜力，为分子科学研究开启了AI辅助的新时代。

近日，新西兰废物管理公司Waste Management New Zealand首席数字官Lena Jenkins分享了该组织推动循环经济的战略抱负。

Cisco基金会AI团队开发出全球首个网络安全专业对话AI助手Foundation-Sec-8B-Instruct，基于Llama 3.1架构并用50亿网络安全词汇训练。该AI助手在专业测试中超越GPT-4o-mini等大型模型，同时具备出色的对话能力和安全防护机制，能识别99%的恶意请求。已开源发布，为网络安全行业提供了accessible的专业智能助手解决方案。

拿起手机一看，哎呦！久违的陈主任。

H Company研究团队开发了开源网页操作AI系统Surfer-H，配备专门训练的Holo1视觉语言模型。该系统在WebVoyager基准测试中达到92.2%的成功率，媲美GPT-4性能但成本仅为其四分之一。研究团队还发布了专门的网页定位测试集WebClick，并完全开源模型权重，为AI技术民主化做出重要贡献。

这项研究展示了如何用极少的计算资源训练出高性能的多模态大语言模型。加州大学团队仅用220小时GPU就训练出了2B参数的Open-Qwen2VL，性能超越了使用277倍训练数据的同类模型。关键创新包括高质量数据过滤、多模态序列打包和动态图像分辨率策略。更重要的是，该项目重新定义了AI模型的"完全开源"标准，公开了训练代码、数据过滤技术和全部训练数据，为学术界提供了宝贵的研究资源。

爱丁堡大学联合英伟达开发的VISTAR系统首次让AI能够像人类一样展示视觉问答的完整推理过程。该系统通过创新的"子任务思维链"方法，将复杂问题分解为多个简单步骤，不仅提供准确答案，还能在图片上精确标注相关物体位置，让AI推理过程变得透明可解释，为构建更可信的AI系统奠定重要基础。