数源AI推荐的论文介绍了Panda-70M数据集，该数据集通过多模态教师模型自动为7000万个视频生成高质量字幕。研究表明，该数据集在视频字幕生成、视频文本检索和文本驱动视频生成等下游任务上表现优异。

多年来,企业、政府和研究人员一直在努力解决从 PDF 文件中提取可用数据的难题。PDF 文件虽然广泛应用于存储各类文档,但其固定格式常常使数据难以被机器读取和分析。传统 OCR 技术在处理复杂布局时效果欠佳,而新兴的 AI 语言模型虽有潜力,但也存在幻觉和误解等问题。目前仍无完美解决方案,这个挑战将持续影响数据分析和机器学习领域。

在很多人的印象中，HPC高性能计算、AI、云服务的三叉戟还处在各自独立，并行发展的阶段，尤其在云端实现高性能计算似乎还过于前卫。

阿里达摩院推出VACE系统，这是首个能够统一处理文字转视频、视频编辑、遮罩编辑等12种视频任务的AI模型。通过创新的视频条件单元(VCU)和上下文适配器架构，VACE不仅能单独完成各类视频生成编辑任务，还支持任务组合创造出传统方法无法实现的效果，为视频创作提供了革命性的一站式解决方案。

从传统数据库到云原生数据库，相当于从马车时代进入汽车时代，但还需要驾驶员，而阿里云数据库自治服务DAS就相当于给云原生数据库加上了自动驾驶引擎，让汽车从此具备了自动驾驶的能力。

时间转折点发生在2019年4月。

11月30日，亿欧科技频道主办的“新技术·新动能”创新者论坛在北京·国贸大酒店举办。

人们普遍认为，AI科学家每天的工作是构建高大上的模型，但其实绝大多数时间都用在了数据上，他们也想用好的数据帮助建模，但结果却是像围城一样——这是很多AI科学家共同的难题。

这项研究创建了包含10,610张高质量摄影图片的DSD数据集，每张图片都配有三层人工标注和精确分割。通过对比实验证明，使用高质量数据训练的AI视觉模型在图像理解和描述能力上显著优于传统方法，其中LLAVA-NEXT模型性能提升达24%，验证了"数据为王"的AI发展新范式。

纵览计算机的发展史，用三国定律“分久必合，合久必分”来形容可以说毫不违和。

艾伦人工智能研究院开发的MolmoAct是首个开源的机器人空间推理模型，通过"看懂-规划-执行"三步思考法让机器人具备类人的空间理解能力。它不仅在多项基准测试中表现优异，还支持直观的视觉轨迹调教，用户可直接在屏幕上画线指导机器人行为。研究团队完全开源了模型、代码和数据集，为全球机器人研究提供强大基础平台。

浙江大学研究团队提出的Omni-R1是一种创新型全模态AI框架，它采用"双系统"协作架构解决了长时间视频理解与精细像素处理之间的根本矛盾。全局推理系统处理低分辨率完整视频并选择关键帧，细节理解系统则对高分辨率关键帧进行精细分析。通过端到端强化学习方法训练，Omni-R1在指代音视频分割和推理视频物体分割等任务中显著超越了现有模型，同时还意外地减轻了多模态幻觉问题。这一研究为构建更全面的通用AI基础模型提供了新思路。

在深圳的2025全球商业创新大会上，用友试图正在基于新的BIP5平台解决上下文工程的问题。

韩国大学和KAIST研究团队提出了DeepVideo-R1，一种革新性的AI视频理解训练方法。该方法通过回归式GRPO和难度感知数据增强两大创新，解决了传统方法中的梯度消失和训练信号稀疏问题。在多个权威测试中显著提升了AI的视频推理能力，特别是在处理未见过的新任务时表现出色，为AI视频理解技术发展开辟了新方向。

在深圳的2025全球商业创新大会上，用友试图正在基于新的BIP5平台解决上下文工程的问题。

华为诺亚实验室联合多家顶尖院校推出开源机器人编程框架Ark，通过Python优先设计和模块化架构，实现仿真与现实环境的无缝切换。该框架大幅降低机器人编程门槛，支持现代AI技术集成，为机器人学习研究提供统一平台，有望加速机器人技术普及。

随着传统企业借产业互联网东风,逐渐深化数字化转型,互联网整体生态发展出现新的特征,驱动底层ICT基础设施与时俱进,升级技术能力,深化行业理解,持续丰富互联网生态建设。

随着企业上云步伐的加快，以及物联网、人工智能、大数据等技术的快速落地，企业的有形资产和数据资产融合更加紧密。越来越多的企业已经充分意识到数据的价值，并且视抢夺数据资产为重任。

众所周知，人体各项器官的正常运行，源于心脏的血液供应，血液供应一旦出现问题，轻则身体感到不适，重则会危及生命。一个城市的交通就犹如通向城市“心脏”的动脉血管，交通的通畅，直接决定着整个城市的良好、健康运行和发展。

人工智能正在改变我们购买出行保险的方式。从保单条款到申请索赔，每一个环节都将迎来AI技术的广泛渗透。Seven Corners公司首席业务增长官Greg Jung表示，“AI正在彻底改变出行保险业务，在使其更加高效的同时，也能根据个人需求进行灵活定制。”