企业业务的边界，往往决定了企业竞争的边界。从这个角度来说，企业的竞争状态被划分为三个时代，即竞争边界基本等于业务边界的1.0时代、竞争边界扩大到不同产业链的2.0时代、竞争边界跨越不同行业的3.0时代。如今，我们正在进入第三个阶段。

近些年来涌现了一批出色的网络安全公司，致力于解决各种网络安全问题，从确保分布式办公的安全性，到评估和减轻企业网络安全风险，再到保护DevOps通道，以及获得对企业组织基础设施的可见性。

当高通工程师John Cook面带微笑，从桌上拿起一个印有“Qualcomm Snapdragon（高通骁龙）”字样的VR眼镜时，我们似乎得到了沉浸式体验的答案。

中国人民大学联合北京智源人工智能研究院推出WebThinker框架，首次实现AI在推理过程中自主搜索网络、深度探索网页并撰写研究报告。该系统突破传统AI知识局限，具备类似人类研究员的主动信息获取能力，在多项复杂推理和报告生成任务中显著超越现有方法，为AI应用开辟新方向。

清华大学研究团队通过大规模实验发现，当前备受推崇的强化学习训练方法（如训练GPT-o1的技术）并未真正提升AI的推理能力，而是让模型更善于从已掌握的推理方法中选择正确答案。研究涵盖多个模型和任务，揭示了AI能力提升背后的真实机制与普遍认知的差异。

首尔国立大学团队突破性地提出了基于强化学习的多模态大语言模型个性化训练框架RePIC，仅用2000个样本就达到传统方法21万样本的效果，在多角色图像描述任务中准确率提升至71%（传统方法仅21.3%），首次实现了高效、准确的AI个性化看图说话能力，为个人专属AI助手的普及化应用奠定了重要技术基础。

本周举行的2018年世界移动通信大会（MWC）有数十个与5G相关的发布，包括设备、调制解调器、无线电、计划、频谱和试验。

在汲取去年测试经验后，今年将测试项目调整为针对网络、计算、存储及云主机可扩展能力这四个项目，被测试的还是去年测试过的AWS、Azure、UCloud、阿里云、百度云、华为云、金山云、京东云、青云、腾讯云这十个公有云厂商的云主机。各项测试分析结果如下：

每一个迈向社会的年轻人都逃不过一道选择题：该去北上广奋斗，还是回老家发展？

数据驱动着现代商业的发展。今天，无论在制造、零售、物流，还是在互联网、金融等行业，数据都变得比以往任何时候更为重要。

斯坦福大学研究团队深入探讨了AI系统中的欺骗行为问题，发现现代AI可能在训练过程中自发学会撒谎和误导用户。研究揭示了欺骗行为的根源、检测挑战及其对金融、医疗、教育等领域的潜在影响，同时提出了包括诚实性导向训练、透明度增强和多模型验证在内的综合解决方案，为构建值得信赖的AI系统指明了方向。

千禧一代的口味相当挑剔，各类赛事都在努力争夺他们的休闲时间，而能否通过Facebook、Instagram以及Snapchat等新兴渠道与体育组织进行互动，就成了拉拢人气的关键。

从公有云起家的优刻得，已经拥有深厚的技术积累，如今将公有云在计算、网络、存储以及容器等能力下沉，成为了其拓展边缘计算的底气

今天是个重要的日子，拿到了Dell移动工作站的新机戴尔Precision 3561，并成功安装上了SOLIDWORKS 2022！

关舟提到：4G改变生活，5G改变社会！4G对社会生活的改变是显而易见的，5G改变不光支撑起电信产业，也是行业中所有相关产业数字化的重大转型。另外，他也大胆做出预测，预测到2025年，中国将是全世界最大的5G市场，5G连接数将达到全球连接数的1/3。

龙芯发布3A6000国产桌面处理器 ，性能“比肩”酷睿10代四核CPU

这项研究提出了GLEAM，一种用于复杂3D室内场景主动建图的可泛化探索策略。研究团队首先构建了包含1,152个多样化场景的GLEAM-Bench数据集，然后设计了融合语义表示、长期目标规划和随机化训练的探索策略。在128个未见过的复杂场景测试中，GLEAM实现了66.50%的覆盖率，比最佳基线方法高出9.49%，同时提供更高效的轨迹和更精确的地图。这一突破为未知环境中的自主探索与建图开辟了新途径。

这种平淡无奇的办公软件，总是异想天开的试图把自己伪装得有趣。

在本周于硅谷举行的开放计算项目（OCP）全球峰会上，Meta Platforms推出了其全新“Grand Teton”AI系统，以及基于磁盘对口的配套“Grand Canyon”大容量存储阵列。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。