你是否曾将应用了人工智能技术的“杀手级应用”投入大规模生产中？

很多科幻小说作家的想象，最终在现实世界中得到了应验。

上海人工智能实验室联合多家机构推出OVO-Bench评测体系，首次系统评估视频AI的在线理解能力。研究发现当前最先进的模型如GPT-4o在实时视频理解任务中表现远不如人类，缺乏时间感知、实时记忆和主动响应能力。该研究为智能家居、在线教育、医疗监护等实际应用场景的AI升级指明方向。

自从2009年IBM首次提出“智慧地球”的战略后，全世界都前仆后继涌入到“智慧城市”的建设中去。

为了完成我们的年度《红帽全球客户技术展望》，我们调查了世界各地400多家红帽客户，受访者来自51个国家。这些IT领导者思考了他们当前面临的挑战、他们的部署策略、他们感到兴奋的技术，以及2019年的预算和技术优先事项。

在2020中国数据与存储峰会上，西部数据公司副总裁兼中国区业务总经理刘钢的主题演讲的题目就是《创新存储架构，迎接数智未来》。

AI是一种通用技术，就像电一样。

据悉，Command R+有1040亿参数，支持英语、中文、法语、德语等10种语言。最大特色之一是，Command R+对内置的RAG（检索增强生成）进行了全面强化，其性能仅次于GPT-4 tubro，高于市面上多数开源模型。

根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。

智能制造工业互联，这些应该是一个整体性的概念。国家对这个事情比较重视，以此推动整体的产业升级。信息技术走到今天，对制造业企业也带来了转型的新机会。

6月27日，全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务供应商维谛技术有限公司（Vertiv），将举办首届“VTS技术峰会”。

智能体AI代表着金融服务业的根本性转变，能够自主推理、学习和行动，自动化从客户服务到风险管理的整个工作流程。研究显示，到2028年智能体AI可带来4500亿美元的年度经济价值，但目前仅10%的金融服务公司大规模部署了AI智能体。成功的关键在于将云战略与AI战略相结合，从基础设施提供商转向创新推动者，同时确保负责任的安全实施和合规治理。

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳，但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战，揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性，为金融AI发展提供了新方向。

上海AI实验室等机构联合研究揭示了大语言模型代码评估中的系统性偏见问题。研究发现现有测试方法存在"同质化陷阱"，AI生成的测试用例往往无法发现人类编程中的多样化错误。研究团队提出SAGA人机协作框架，通过分析正确和错误的人类代码生成高质量测试用例，显著提升了代码评估的准确性和鉴别力，为AI编程评估提供了新的解决方案。

一提到AI，人们首先想到的就是生成式AI，或者AIGC，这是我们了解到最直观的AI应用。

卢伟冰强调，Redmi Note系列将沿着“性能”与“体验”，各有侧重，以两条腿走路，走得更稳走得更远。

Kellanova（前 Kellogg Company）通过不断更新技术和以人为本的策略，以协作和数据赋能推动业务变革。公司已部署 GenAI 与 Microsoft Copilot，打造数字化、个性化体验，并强化跨部门协作，以诚信、责任和勇气驱动决策与创新。

在不久的将来，数据将不仅仅以0和1的形式进行传输，而是通过可以同时存在于多种状态的粒子进行传递——物理法则将保护您的信息。这不是科幻，而是量子网络的承诺，正逐渐成为现实。量子网络将彻底改变数字世界，尤其是随着组织越来越依赖多云架构以实现灵活性和可扩展性。在探讨其对多云安全的影响之前，让我们先了解量子网络的基本概念及其工作原理。

随着流媒体、数据仓库等技术的发展，数据资源呈几何级数增长，并逐渐向TB、PB级转变。在这一转变过程中，如何保证业务的连续性，数据的可靠性、可用性，以及数据的长期保存，都是非常重要的问题。

伴随着人工智能的出现，越来越多的公司把它运用到工作生产中，新的移动开发技术不断涌现，产品创新此起彼伏，而要想在技术革新中幸存下来，企业必须随时洞察前沿热点，永葆技术创新能力。作为开发者也需要学会拥抱变化，在变化中完成蜕变。