延世大学研究团队开发的UniSkill系统实现了机器人跨身体形态学习的重大突破。该系统让机器人能够通过观看人类演示视频学习技能，无需配对训练数据，在真实环境测试中达到87%的成功率。系统采用逆向和前向技能动力学模型，通过图像编辑框架提取动作本质，展现出强大的泛化能力和跨平台适用性，为机器人技能获取开辟了新路径。

没有人会理解一个中年男人为什么会在四十岁这个压力最大的年纪，放弃稳定的技术主管生活，去坚持做“开源布道”这件看起来没有名，也没有利，甚至前路漫漫的事情。

上海交通大学团队通过引入"视觉可编程性"概念，成功让AI学会根据图表特征自主选择代码分析或直接观察的推理方式。该自适应框架在四个基准数据集上平均准确率达62.8%，显著超越固定策略方法。研究采用双重奖励机制训练，确保AI既追求准确性又具备策略选择智慧，为构建更灵活可靠的人工智能系统提供了新思路。

在Google I/O（谷歌开发者大会）前夕，谷歌全球安卓团队的核心成员们，提前组织了一场全球媒体沟通会，剧透了安卓系统的未来新动向。科技行者TechWalker受邀参加了此次活动。

斯坦福大学研究团队开发了UQ评测系统，用人类未解决的真实难题来测试AI能力，而非传统的标准答案题目。系统包含500个来自Stack Exchange的高质量未解问题，采用AI验证器初筛和人类专家终审的双重验证机制。测试显示，即使最先进的AI模型也只能解决极少数问题，揭示了当前AI在面对真正困难问题时的局限性，为AI评测开辟了更真实有效的新方向。

截至2018年年底，预计将有三分之二（66%）的区块链将被整合至企业系统当中。只有15%的受访者仅通过传闻听说过该项技术，而75%的受访者相信其将“非常有用”。

Akamai创新技术部门全球副总裁Lelah Manz也表示，Akamai的优势在于无论企业身处何处，Akamai都能提供非常安全可靠、可拓展的解决方案，而做到这一切都是基于Akamai的边缘平台。

我们将详细介绍AlphaGo是什么以及它的工作原理。

《财富》杂志近日刚刚发布其2017年度全球企业声誉排名，完成整合第一年的戴尔科技集团凭借着出色的表现入选“全球最受尊敬的公司”，在计算机行业中排名第二。

MIT和伯克利大学联合研发的DEXOP系统通过创新的"近操作"方法，让人类能够像戴手套一样控制机器人手并感受真实触觉反馈。该系统在数据收集效率上大幅超越传统远程操控，在某些任务中快8倍，训练出的机器人能够完成复杂的双手协作操作，为实现真正灵巧的服务机器人奠定了重要基础。

中科院大学等机构联合开发的MachineLearningLM突破了大语言模型在数据分析方面的局限。该系统通过300万个合成任务的训练，能够在看到数百个例子后自动掌握各种数据预测规律。测试显示，它在金融、医疗等领域的分析准确率显著超越传统模型，同时保持了优秀的语言理解能力，为实现真正的通用人工智能分析系统开辟了新路径。

提到HPC，很多人觉得离我们非常遥远，听过某某国家实验室，也知道我国的神威、银河等，但这是多么高大上的东西，跟咱们普通人没关系。

作为华为战略方向的企业业务，经过9年发展，在中国区的销售收入已突破500亿元大关。华为企业业务之所以能够取得如此耀眼的成绩，得益于其在生态建设方面的积极耕耘。

全新戴尔Lati 7000系列商用笔记本已经上市，作为一台灵巧轻便、品质可靠、性能强大的笔记本电脑，未来也能够帮助职场精英们显著提高工作效率，让操作更迅捷，差旅、通勤携带更方便，不再拘泥于场景，实现你的办公自由。

最近的热点主要围绕 LLM （大型语言模型）为主，但实际上 AI 在不同行业的应用场景丰富，带来了多样化的数据访问需求。

过去几十年IT环境一直是以CPU为中心，现在随着IT环境向着多元化发展，计算架构面临CPU、GPU、NPU、FPGA、ASIC等加速优化，存储架构面临DRAM、NVM、SSD、HDD等多元技术的升级。

数字化时代，每一家企业都在致力于成为数字化企业。

这项由首尔国立大学等机构开展的研究创建了首个专门评估AI代理完成游戏完整故事任务的基准平台FlashAdventure。研究发现当前最先进的AI代理在复杂冒险游戏中成功率仅为5.88%，远低于人类的97.1%。为此提出了COAST框架来改进AI的长期记忆和推理能力。

这项由布法罗大学领导的突破性研究开发了首个专门用于训练AI理解乐谱的大规模数据集MusiXQA，包含9600张合成乐谱和13万问答对。基于此数据集训练的Phi-3-MusiX模型在音乐符号识别任务上比现有最佳AI模型提升8倍，首次让人工智能具备了类似音乐家的读谱能力，为音乐教育、制作和研究领域带来重要应用前景。

云会议市场具有巨大的增长潜力。那么探索这条新的增长赛道，就从华为云会议说起。