人工智能的兴起正重塑数字化转型的内涵。2025年,CIO需要重点关注培养变革型领导力、提升员工AI能力、加强数据和AI治理、增强安全意识等方面。同时,应谨慎投资缺乏商业驱动的AI创新项目,避免简单的应用迁移和自动化,摒弃员工能自主跟上AI发展的期望。未来数字化转型将更注重商业价值实现、用户体验提升和组织文化变革,而非单纯的技术升级。

伦敦国王学院研究团队通过对20个AI语言模型的综合测试，发现了静态评估方法的重大缺陷：这些用于检测网络仇恨言论的AI系统在面对语言演化时表现出明显的适应性不足，静态基准测试可能严重高估了模型的实际安全性能，呼吁建立动态的时间敏感评估体系。

Mirage向我们展示了一个令人兴奋的未来——一个AI不仅能理解我们说什么，还能理解我们如何说的世界。在这个世界里，技术不再是冰冷的工具，而是能够理解和模拟人类情感表达的智能伙伴。

通过为多个用户提供的云费用优化服务后发现，大家使用公有云的方式仍然沿袭了传统数据中心/VMware虚拟化环境的资源使用方式，存在资源申请过多/超配，资源长期使用率低等情况，导致云上的费用产生了很多浪费。

在千亿模型满天飞，MOE架构正流行的当下，一个在AI领域名不见经传的企业，贝壳找房，发布了一款32B的稠密模型，AM-Thinking- V1。在包括AIME在内的多项AI基准测试中，这款中等参数模型碾压了满血版671B DeepSeek-R1，性能与阿里刚刚发布的Qwen3-235B-A22B持平。

某医院中了勒索病毒后，从2月24日下午6点到2月25日早上7点，花了13个小时才恢复业务，这还不包括24日白天进行病毒排查，制定杀毒方案和系统恢复方案所消耗的时间。

11月19日，“百信银行&百度云 AI+Bank金融科技思享会”在京举办。大会以“Open Banking——银行开放求‘生’”为主题。百度公司副总裁张东晨，百度云副总经理李硕、张志琦，谢广军，以及百信银行行长李如东、副行长兼CIO寇冠等出席现场并对此给出了自己的观点

过去一年间，AI模型迎来一波蓬勃发展。无数模型开始通过学习作品创造出新的艺术、音乐和代码。但随着工具的逐渐强大，悬而未决的法律难题可能会影响到该领域的未来。

Gensyn团队提出SAPO分布式AI训练方法，让普通设备通过分享学习经验协作训练语言模型。实验显示，采用50%本地和50%外部经验的均衡策略，小型AI模型性能提升94%。该方法避免了传统分布式训练的同步瓶颈，为AI训练民主化开辟新路径。

面向蓬勃发展的AI大潮，开发者的重要性不言而喻。而NVIDIA依托开发者计划和开发者社区，持续赋能开发者，让AI应用开发更简单。随之而来，基于NVIDIA技术的开发者持续壮大，还等什么，快快加入社区，开启你的AI开发之旅吧！

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

宾州大学与Adobe联合推出LAMP-CAP数据集，首次实现多模态个性化图表说明生成。通过分析同一论文中的参考图表，AI能学习作者独特写作风格。实验显示，视觉信息对个性化效果贡献巨大，参考资料越相似效果越好。这项研究为学术写作助手开发奠定基础，预示着未来AI将更好地适应个人表达习惯。

一走进LG的“Style Station”，我一脸懵逼，给虚拟化的人物穿上不同样式的衣服，这不就是小时候玩的“换装游戏”吗?

ByteDance团队发现大语言模型存在"认知僵化"问题：当用户要求执行与训练习惯冲突的指令时，AI往往难以遵从。研究团队开发了Inverse IFEval测试体系，包含8种反常规指令类型和1012个测试样本，发现即使最先进的模型在此类任务上表现也不理想。研究揭示了过度标准化训练导致模型缺乏灵活性的根本原因，为开发更适应用户真实需求的AI系统提供了重要指导。

伊利诺伊大学团队开发的TaxoAdapt框架革新了学术论文自动分类技术，通过多维度分析和自适应扩展机制，能够动态构建反映学术演进趋势的分类体系。该系统在多项指标上显著优于现有方法，成功捕捉了从BERT时代到指令调优时代的学术转变，为学术文献组织和知识发现提供了智能化解决方案。

本周一，我有幸与英特尔公司CEO Pat Gelsinger进行了面对面交流，希望了解芯片巨头在制造、技术与产品路线图方面的最新战略信息。先来做个总结，Gelsinger的表述让我个人有充分的理由相信，只要英特尔能够把各项计划执行到位，回归正轨将只是时间问题。

思杰Work 2035报告中的数据表明，随着技术的进步，企业和员工对自己未来职位及其安全性的看法存在着很大的差距。我们称之为“数字差距”。目前，这种数字差距还在不断扩大。

文章概述了高通在 AWE 展会现场展示了一次全新演示，利用搭载 Snapdragon AR1+ Gen 1 处理器的智能眼镜直接在设备上运行生成式 AI，无需手机或云端支持，从而预示 XR 设备的全新发展方向。

新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架，它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色，但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作，并利用思维链推理技术智能分解用户指令，实验证明其性能显著超越现有方法，尤其在处理复杂多步骤编辑时。

切换大型语言模型不仅仅是更换API键。分词方式、上下文长度、指令、格式偏好和输出结构的差异都可能引发意外问题，需精心调试和评估以确保顺利迁移。