让元宇宙变得更加真实的，是消费者和企业对元宇宙使用场景的兴趣显着增加。埃森哲在CES期间发布了一项研究结果显示，超过一半的受访消费者把元宇宙视为一种商机，有88%的C级高管认为，元宇宙将在他们所在的企业组织未来发展中发挥重要作用。

俄罗斯AIRI研究院联合斯科尔科沃理工学院首次系统性解决了语音数学表达式转换问题，开发出能将口述数学公式准确转换为LaTeX格式的AI系统。研究团队构建了包含66,000个人工标注样本的大规模多语种数据集，采用语音识别后处理和端到端多模态两种方法，在数学表达式转换任务上取得了27-30%的字符错误率，显著优于现有技术，为自动化数学教育和学术交流提供了重要技术基础。

开放的力量，正在引导企业走向智慧的未来。然而企业对于开源系统的应用，还难免存在着多种顾虑。开源技术的在未来会有怎样的发展前景？开源产品是否会得到专业技术厂商的鼎力支持？在政府和行业中对开源产业的发展又是如何进行看待的？

随着主动式人工智能技术的快速发展，预计到2025年将有25%使用生成式AI的公司开始试点主动式AI项目，到2027年这一比例可能增至50%。与传统生成式AI不同，主动式AI具有自主决策和行动能力，可以根据实时数据做出判断。这种技术将为医疗、金融、供应链等多个领域带来革命性变化，但同时也面临着伦理和监管方面的挑战。

在2019年里，我们看到金融服务龙头企业竞相试图建立自己的领导地位。这些企业包括摩根大通、纽约梅隆银行和桑坦德银行以及银行业里诸如Bakkt和富达数字资产等注重数字资产的新兴企业。

英超联赛主办方启动了“Restart项目”，旨在定期测试体育场馆的新冠病毒应对能力，借此将比赛与训练过程中的疫情传播风险降至最低水平。

浙江大学研究团队发现AI写作中的"时间振荡"现象：AI在生成过程的中间步骤往往给出正确答案，但最终输出时却被错误答案覆盖。团队提出"时间自一致性投票"和"时间一致性强化"两种解决方案，通过利用中间过程信息显著提升AI性能，在多个数学推理任务上实现2-25%的准确率提升，为AI系统的可靠性改进提供了新思路。

11月30日，由msup主办的第7届TOP100全球软件案例研究峰会(简称TOP100summit)在北京举行，多位业内专家分享人工智能、大数据时代下，产品、技术、管理的新观点。

Check Point 为 ICS 系统提供了业内最全面的网络安全解决方案，可确保您网络中的 OT 设备（包括工业控制器、SCADA 服务器及传感器）安全无虞，同时帮助您有效保护其余资产。

伊斯法罕医科大学研究团队开发出DrugReasoner，这是首个能够像人类专家一样"推理"的药物审批预测AI系统。该系统基于LLaMA架构，不仅能预测新药是否会被批准，更重要的是能详细解释推理过程。在多项测试中表现优异，AUC值达0.732，明显超越传统方法，为制药行业提供了前所未有的透明化决策工具，有望显著提高药物研发效率。

随着AI市场份额之争愈演愈烈，AWS开始向微软和谷歌发起全线攻势，宣布面向AI初创公司提供价值数亿美金的云积分。

加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体，通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试，这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示，具备自我进化能力的AI显著超越静态版本，其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性，为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。

提起区块链就联想到各种虚拟货币，虚拟货币只是区块链经济生态和模型中的一部分，区块链技术的应用也不一定非要有币。阿里云资深技术专家易立表示，阿里云认为区块链技术会成为未来商业信用的基础设施，它是用技术的方式来重构，来提升商业效率...

德州大学和清华大学研究团队运用强化学习技术成功优化量子纠错码设计，将物理量子比特开销最高降低73倍，并首次实现距离高达35的实用化编码。该方法通过"权重约简"策略，在保持纠错能力的前提下显著简化测量操作复杂度，为近期量子设备的容错计算实现提供了可行方案，代表了AI驱动量子技术发展的重要突破。

小米LLM-Core团队开源了两款强大的视觉语言模型MiMo-VL-7B-SFT和MiMo-VL-7B-RL，在通用视觉理解和多模态推理领域创下新纪录。仅有7B参数的MiMo-VL-7B-RL在40项评测中的35项上超越Qwen2.5-VL-7B，在OlympiadBench上达到59.4分，超越了参数量达78B的模型。研究采用四阶段预训练与混合在线策略强化学习相结合的方法，处理了2.4万亿个标记。研究发现，预训练阶段纳入高质量推理数据至关重要，而混合强化学习虽提升性能但存在多任务同步优化挑战。

NVIDIA团队开发的Cosmos-Reason1是首个专门针对物理推理的多模态AI系统，通过创新的训练方法让AI具备了理解物理世界和进行具身推理的能力。该系统包含70亿和560亿参数两个版本，采用物理AI监督微调和强化学习两阶段训练，在物理常识和具身推理评测中显著超越现有模型，为机器人、自动驾驶等应用奠定重要技术基础。

印第安纳大学研究团队提出AFRDA方法，通过自适应特征精炼模块解决跨域语义分割问题。该方法巧妙融合全局语义理解和局部细节分析，引入不确定性引导的双重注意力机制，在城市和森林环境适应任务中显著提升性能。轻量级设计确保计算效率，成功部署到真实机器人系统，为视觉导航和自动驾驶提供新技术路径。

在15日的大会上，华为网络技术实验室高级主任工程师蒋胜分享了“IPv6国际标准综述和未来发展方向”主题演讲。演讲中阐述了IP你v6国际标准的历史和可能的发展方式，以及IPV6加强安全特性和隐私保护可能性的一些趋势。

今天分享一场让人眼前一亮的对话。a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）和马克·安德森（Marc Andreessen）与公司最新加入的普通合伙人埃里克·托伯格（Eric Torenberg），为我们揭开了风投世界的神秘面纱。

“政产研”三界大咖——国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广，京东数科首席数据科学家、京东城市总裁郑宇，中国城市规划设计研究院未来城市实验室执行副主任杨滔共同讨论智能城市的现在与未来。