通过比特币的交易活跃度，能看出中国是否遇上了“麻烦”。

鲲鹏开发框架是鲲鹏开发套件DevKit的子工具之一，提供鲲鹏工程向导、启发式编程、代码亲和检查等能力

这项研究介绍了神经符号扩散模型(NESYDMs)，一种创新融合神经网络感知与符号推理的框架，克服了传统神经符号系统中概念独立性假设的局限。通过离散扩散技术建模概念间依赖关系，该模型在高维视觉路径规划和自动驾驶等任务上展现出卓越性能，同时维持较好的校准性，能够意识到"推理捷径"问题。这一突破为构建既可靠又可解释的AI系统提供了新方向，特别适用于安全关键的应用场景。

AI编程工具正在改变开发模式，从简单的自动补全发展为"氛围编程"。文章介绍了18款主流工具，包括GitHub Copilot、Cursor等IDE助手，Lovable、V0等一键应用构建器，以及Continue.dev等开源工具。这些工具能够搭建后端、连接前端、生成测试数据并推送代码。虽然提高了开发效率，但也存在成本控制和代码质量风险，需要建立适当的防护机制来平衡自主性与可控性。

ThoughtWorks中国区首席技术官徐昊表示，对于一些颠覆性技术的理解，随着时间的变化，我们看待问题的角度也会有变化。比如云计算，现在没有人怀疑云计算是一个非常有颠覆性的技术，但是当它刚出现的时候，真的没有人认识到这一点。

「 聊到移民话题，除了欧美，还有许多人会提到新加坡。作为一个经济实力强大、中西文化交融、教育发展卓越的国家，新加坡一直是华人最喜爱的宜居之地之一，吸引着国内越来越多的程序员移民过去。今日推荐 Keegan小钢（id：keeganlee_me）一篇文章。

2018年10月19日，华为CEO任正非在2018年四季度工作会议上发表讲话，他对全体华为员工提出五大要求。

5月16-17日，由中国民用航空局主办的“2019中国民航发展论坛”在北京举行，作为民航数字化解决方案领导者，紫光旗下新华三集团受邀出席盛会并发表演讲。

字节跳动团队开发了首个AI研究助手评估系统ReportBench，通过对比AI生成报告与专家综述论文的引用质量，并验证陈述准确性来评估AI助手表现。研究发现OpenAI Deep Research引用准确率38.5%，Gemini为14.5%，两者都存在陈述和引用幻觉问题。该系统为AI研究助手建立了标准化质量检测工具，推动行业发展。

英国 NCSC 发布新指导，提出六大原则，助力企业打造积极网络安全文化，提升防御网络攻击能力。

对于大多数制造商而言，增加产量是提升营收的有效途径。而较小规模的制造商目前可能尚不具备扩增运营规模所需的实体空间，或缺乏资金来更替旧有工业设备。但仍有其他方法可在短期内提高产量，并且其中大多数的方法只需在车间安装小型设备或对原设备进行升级。

爱丁堡大学研究团队开发出革命性的MAPD方法，让小型AI模型仅需几个例子就能快速掌握新技能。该方法通过"注意力映射器"筛选关键信息，结合元学习策略训练模型的快速适应能力。实验显示，在多个视觉问答任务中，MAPD方法显著超越传统方法，准确率提升高达35%。这项突破为开发高效、实用的AI系统开辟了新方向。

马里兰大学研究团队发现，通过强化学习训练AI模型担任视觉问答评委，不仅能提升其评判能力，还意外地增强了答题能力。他们开发的LLaVA-Critic-R1模型在26个视觉推理任务中平均提升5.7%性能，并具备自我改进功能，测试时可通过自我批评获得额外13.8%提升，展现了评委训练的双重价值。

如果说今年的甲骨文全球大会有什么不同，那么最直观的就是色彩和画风的变化。颠覆了传统的甲骨文红，取而代之的是调低了饱和度的暗红色，和一系列高级的莫兰迪色系——而这，不过是甲骨文近些年来不断创新技术，不断突破自己的缩影而已

上海交大团队发现多模态AI在数学推理中存在视觉信息利用不充分的问题，纯文本模型配合图像描述竟能超越直接处理图像的多模态模型。研究提出三种视觉扰动策略：分心物拼接、保持主导混合和随机旋转，通过增加适当的视觉"挑战"来提升AI的感知鲁棒性。实验显示该方法在多个数学推理基准上实现了持续性能提升，平均改进约2个百分点，证明了"更好的推理始于更好的观察"这一核心理念。

思杰Citrix最近的一项研究发现，在短短几个月内，新冠疫情的爆发以及居家工作的要求，极大地改变了人们对城市生活的看法。

在近日举行的英特尔FPGA技术大会上，英特尔公布了一系列的软硬件创新方案，包括全新可定制解决方案英特尔eASIC N5X、英特尔开放式FPGA开发堆栈（英特尔OFS），加速FPGA市场的发展。

春节已过，但疫情未过。为了更好的防控疫情又不耽误复工，很多企业开启了在家办公，一时间远程办公成为时下最流行的办公方式。

着IT部门越来越多地与关键业务合作伙伴共同推动新的举措，技术领导者有机会培养组织形象，让每个人都专注于业务数字化转型，以实现战略目标。

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。