本文，针对历经十余年间的漫威电影、电视剧集、短片以及幕后花絮进行一番时间线梳理，包括漫威公司总裁Kevin Feige公布的所谓“无限传奇（Infinity Saga）”年表，其代表着现有漫威作品的最佳观看顺序。

MoDoMoDo研究提出了一种创新的多领域数据混合框架，用于多模态大语言模型的强化学习。研究团队从布朗大学、Salesforce等机构组成，通过整合五个不同领域的视觉-语言数据集并设计可验证奖励函数，成功开发了预测最优数据混合策略的方法。实验表明，优化后的数据混合比传统均匀混合策略提高了5.24%的跨领域性能，比基线模型总体提升20.74%。这一方法解决了多模态任务的异质性挑战，为多模态AI训练提供了新思路。

eMBB（增强移动宽带）、URLLC（高可靠低时延连接）、mMTC（海量物联），这三个关键字是从专业通信角度给5G定义的三大应用场景。大量的新型技术会应用到5G通信中，今天我们不讨论技术的先进性，只从上述三个维度来畅享一下未来的5G生活。

专访 Infobip 王思婷——RCS消息、对话式沟通、多渠道融合、自动化工具（如聊天机器人和IVR）等将成为新常态。

CIO应该应关注这五个风险，在这些风险成为影响深远的问题之前寻求补救措施。

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

最近一段时间，负责Facebook区块链业务的David Marcus获得了巨大关注。

3C＋潮玩＝？

戴尔科技集团与中央广播电视总台和北京广播电视台一直保持着密切的技术合作，从各台8K超高清频道规划之初便积极参与其中。

从未想过成为团队Manager的她，因为领导的鼓励，从基层研发起步到打造千人团队，并一步一步晋升为英特尔公司副总裁兼市场营销集团中国区总经理

微软的生态，其一面向开发者，其二面向合作伙伴。从目前来看，前者重点在于开源，后者重点在于微软智能云。

想象一下，你正在教一个孩子解数学题。有两种方法：一种是让他完全靠自己摸索，犯错后给予反馈；另一种是在他遇到困难时，给他展示一些优秀学生的解题过程作为参考。哪种方法更有效？大多数人会认为结合两种方法可能效果最好——既让孩子有尝试和探索的机会，也在必要时给予优秀范例的指导。

测评第三方独立机构，DXOMARK的裂变之路。

打电话？不行！语音信息？行！

想象一下，你正在参加一场料理比赛，有两位评委。第一位评委只给你一个分数，而第二位评委会详细解释你的菜品在口感、创意和技巧上的表现如何，然后才给出最终评价。显然，第二位评委的反馈对于你改进厨艺更有帮助。伊利诺伊大学研究团队正是秉持这一理念，开发了能像第二位评委那样工作的AI评估系统。

2025年5月20日，上海交通大学与上海人工智能实验室合作发布了"视觉智能体强化微调"（Visual-ARFT）研究，使AI模型能像人类一样主动使用搜索引擎和编写代码处理图像。这项突破性技术通过强化学习让大型视觉-语言模型获得工具使用能力，在研究团队设计的多模态智能体工具基准（MAT）上表现优异，甚至超越了GPT-4o。经过训练的模型能够分析问题、分解任务、调用工具并解决复杂视觉问题，为构建能真正"用图像思考"的AI智能体开辟了新路径。

在过去几年,数字化转型的呼声很高,但大多数是各大技术厂商从各自技术产品推广角度而发出的声音,企业真正需要的是能够兼备各种云技术并能高效、快速、低成本落地的数字化转型整体方案。

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。

本文整理自上海数讯CIO钱誉在TF中文社区“2020第一次Meetup”上的演讲,分享早期云网络实际应用和二次开发过程中的经验教训。

2019年6月26日，2019世界移动大会在上海开幕。中国电信以“你的智慧未来”为主题，展出智慧家庭、智慧社区、智慧城市、智慧工业、云网融合5大板块、28个展项。