Twitter前CEO背书＋大众猎奇心理让Damus迅速裂变，可惜的是这股火热没能持续多久。

亚马逊第四季度的盈利和销售额均上扬，其零售市场份额超预期。但亚马逊的美国和国际电子商务部门营业收入远低于亚马逊网络服务（AWS）。亚马逊表示，第四季度净收入为19亿美元，合每股3.75美元， 收入为650亿美元，比去年同期增长38％。

OpenAI将于明年首次生产自主人工智能芯片，与美国半导体巨头博通合作设计。这一举措旨在满足巨大的算力需求并减少对英伟达的依赖。博通CEO透露获得一个神秘客户100亿美元订单，该芯片将主要供OpenAI内部使用。此举效仿了谷歌、亚马逊和Meta等科技巨头的策略。随着AI基础设施市场蓬勃发展，定制AI芯片市场份额不断增长，博通股价今年上涨超30%。

近期，烽火参建的湖北省博物馆三期扩建工程（湖北省博物馆新馆），获得2022~2023年度中国建设工程鲁班奖（国家优质工程）。

那么面对从边、端、云全方位都会阻击传统存储厂商，传统存储厂商如何应对？

AWS Amazon Bedrock负责人Atul Deo正致力于让人工智能软件变得更便宜和更智能。他在12月re:Invent大会前只有六个月时间来证明这一目标的可行性。Deo表示AI领域发展速度前所未有，模型每几周就会改进，但客户只有在经济效益合理时才会部署。为此，AWS推出了提示缓存、智能路由、批处理模式等功能来降低推理成本，同时开发能执行多步骤任务的自主代理软件，将AI应用从聊天机器人转向实际业务流程自动化。

软件行业正经历根本性转变，传统SaaS模式已无法适应AI时代需求。智能代理平台公司（APC）正在兴起，将SaaS、软件和云服务融合，构建基于AI的自适应系统。研究显示，中等规模SaaS公司面临"双重挤压"：AI原生初创企业推出更低成本的工具，而微软、甲骨文等巨头将AI深度集成到生态系统中。预计未来36个月内，三分之一到一半的SaaS公司将消失或沦为大型AI平台的数据接口。

这项研究介绍了EOC-Bench，一个创新基准测试，专门评估多模态大语言模型在第一人称视角场景中对物体的认知能力。研究团队从三个时间维度（过去、现在和未来）构建了3,277个问答对，涵盖11个细粒度评估维度，创新性地使用视觉提示解决物体引用问题。评估结果显示，即使最先进的模型如GPT-4o在物体时间感知方面也显著落后于人类，特别是在绝对时间感知上。这一研究为发展更强大的体感AI系统提供了重要参考，对增强现实和机器人技术等领域具有深远影响。

目前，国内超过4800家用户选择浪潮云海OS；它已经帮助用户实现单集群建设规模超过1000台服务器，是目前全球单集群规模Top5的OpenStack云平台；同时，凭借其在金融、政务领域的突出表现勇夺市场排名第一；

戴尔（Dell）品牌面向生产力转型，涉及的产品包括台式机、笔记本电脑、工作站等前端产品；而全新发布的戴尔易安信（DellEMC）面向IT转型、安全转型，涉及的产品包括服务器和网络、存储及超融合、云、大数据和数据保护。

IBM今天宣布IBM Cloud Satellite全面上市，该软件平台使企业能够在其内部数据中心部署来自公有云的服务。

近日，又一部主打“孪生”的年度巨制精彩上演——两位大咖导演联袂制作，新颖的剧情，豪华的阵容，跌宕的情节，《孪生英雄》带你看“数字孪生兄弟”如何危机时刻，勇闯制造帝国！

Amazon不打算剥离AWS云计算部分，相反，AWS首席执行官Adam Selipsky表示，为了在云服务市场保持领先地位，AWS可能会自行收购。

全球顶级人工智能公司正加大对"世界模型"的投资，寻求实现机器"超级智能"的新途径。谷歌DeepMind、Meta和英伟达等公司正开发能通过视频和机器人数据学习导航物理世界的系统，而非仅依赖语言。这一转变源于大语言模型发展遭遇瓶颈，各公司LLM性能提升速度放缓。英伟达表示世界模型市场潜力巨大，可达100万亿美元规模。

这篇研究论文介绍了MM-PRM，一种用于增强多模态数学推理能力的过程奖励模型。研究团队首先构建了一个强大的多模态策略模型MM-Policy，然后创建了包含10,000个多模态数学问题的数据集MM-K12。利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)框架，他们自动生成了超过70万个步骤级别的标注，无需人工参与。最终的奖励模型在Best-of-N推理设置中显著提升了多个基准测试的性能，包括MM-K12、OlympiadBench和MathVista等。研究还发现软标签、较小的学习率和路径多样性是优化PRM性能的关键因素。

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言模型的高效扩展提供了新思路。

深圳大学、腾讯等机构联合提出ReDit方法，通过在离散奖励信号中添加随机噪音解决AI训练中的梯度不稳定问题。该方法将学习速度提升约10倍，在数学推理等任务上显著改善模型性能，为大语言模型训练提供了简洁高效的优化方案。

我们通常会认为监控摄像头是数字化的眼睛，监视着我们，或者是为我们进行监视，具体是哪种情况取决于你的立场。但实际上，它们更像是舷窗：只有当有人通过它们看时才有用。有时候这意味着会有人监看监控视频，通常是同时监看多个视频窗口。

这项研究介绍了MetaMind，一个模拟人类社交思维的多智能体框架，由威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学研究人员共同开发。该系统通过三阶段协作流程（心智理论智能体生成假设、领域智能体应用社会规范约束、响应智能体生成回应）模拟人类元认知过程。实验表明，MetaMind在社交理解任务中显著超越现有方法，首次使AI系统在心智理论任务上达到人类水平表现，为更具共情心和文化敏感性的AI互动铺平道路。

芯片赛道，如今已是兵家必争之地，他为什么看好“相对更古老的”模拟芯片？