IT领导者已经找到了方法以减轻AI对可持续发展计划带来的影响。

“为什么已经有那么多家庭清洁设备，我们还需要一台洗地机？”

香港大学团队开发了EmbRACE-3K数据集，专门训练AI系统在复杂环境中进行推理和行动。该数据集包含超过3000个任务和26000个决策步骤，每步都有详细的推理标注。实验显示，现有先进AI模型在需要主动探索和环境交互的任务中表现不佳，成功率低于20%，但经过专门训练后性能显著提升。这项研究为开发更智能的服务机器人和自动驾驶系统提供了重要技术基础。

大模型打开AI新世界,Vision Pro 引领空间计算,AI芯片驱动万物,新硬件层出不穷……对于一直走在全球前沿的中国智能硬件,通过技术创新来构筑产品优势的品牌变得越来越多。

现在的是一个流量的时代，谁掌握着流量谁就拥有话语权。流量的逻辑已经发生改变，渠道已经从一维变成多维，而且渠道和营销之间的边界也越来越模糊，私域流量对于电商运营者来说会越来越重要。

在全球消费者钱包收紧、信任成本更高的今天，中国企业如何穿越迷雾，活下去，并且活得更好？

随着越来越多的用户希望在容器中部署现代（云原生）应用程序，VMware也在提供相应支持，vSAN在去年的新增功能之一就是为容器的持久存储提供本地支持，同时VCF也提供了与Enterprise PKS的集成。

清华大学团队开发出LangScene-X系统，仅需两张照片就能重建完整的3D语言场景。该系统通过TriMap视频扩散模型生成RGB图像、法线图和语义图，配合语言量化压缩器实现高效特征处理，最终构建可进行自然语言查询的三维空间。实验显示其准确率比现有方法提高10-30%，为VR/AR、机器人导航、智能搜索等应用提供了新的技术路径。

为了让Micro Focus的客户能更接近他们的客户，并且与他们的客户实现更加紧密的关系，就需要实现流程的敏捷性，包括IT流程、安全流程和应用的敏捷性，Micro Focus公司正在齐心协力向这个方向努力。

这项由以色列理工学院等机构完成的研究提出了SingLoRA方法，用单一矩阵替代传统LoRA的双矩阵设计，解决了AI模型微调中的稳定性问题。该方法在保持性能的同时将参数量减少一半，在语言理解和图像生成任务中都表现出色，为大模型的高效适应提供了新的解决思路。

今年3月，一辆L4级的自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市将一名横穿马路的女性撞倒，成为人类历史上，自动驾驶撞死行人的第一个案例。

高通研究院提出VOCABTRIM技术，通过分析AI实际词汇使用模式，将推测性解码中草稿模型的词汇表从12万个精简至2-3万个高频词汇，在保持生成质量的同时显著提升内存受限环境下的推理速度，为Llama-3模型带来16%的性能提升。

这篇研究论文展示了以物体为中心的表征(OCR)如何提升机器人操作的泛化能力。法国中央工学院的研究团队对比了全局、密集和基于OCR的视觉模型在模拟和真实环境中的表现，发现OCR方法(特别是VIDEOSAUR*)在各种视觉干扰条件下表现最佳。研究通过在机器人数据上预训练和加入时间动态信息，使OCR模型能像人类一样感知物体，而非混杂像素，为未来机器人视觉系统设计提供了新方向。

近两年来，联通数科在行业AI应用落地方面，取得了非常不错的成绩。

山东省泰安实验中学采用锐捷“极简以太全光网解决方案”，以光纤替代铜缆，在传统成熟稳健的以太网架构下，实现了光纤入室。

量子计算机或将给密码学乃至企业、社会和政府的财务构成重大威胁。

Meta CEO扎克伯格宣称未来的设备是AI智能眼镜，焦点正从VR头显转向面部眼镜。苹果、谷歌、三星等巨头都看好AR未来。作为AR/VR设备评测师，作者认为目前Meta Quest系列仍是最佳选择，但2025年硬件格局将发生巨变。三星谷歌的Project Moohan混合现实设备即将发布，Meta可能推出带显示屏的高端智能眼镜和神经输入腕带，苹果Vision Pro将升级M芯片并支持控制器，Valve传闻中的新VR头显可能重新定义游戏空间。

“数据空间”这一概念在制造业却依然鲜有人关注，大部分制造业从业者不清楚数据空间与制造业有何关联，以及其与近几年企业专注的数字化转型又有何关系。

如何驶出大模型的幻象迷航？

过去的一年在新兴技术的推动下，不论是行业、公司以及职场人热门的技能都随之发生变化，这些变化将成为2019年职场发展重要的风向标。