这是我参与IBM Think大会第三年，也是最特别的一年。特别之处，一是因为疫情的关系，大会被搬到了线上举行；二是因为这是IBM的“新帅上任”之年。

上海人工智能实验室的研究揭示了视觉语言模型具有"视觉拼接"能力，可以整合训练中看到的分散图像碎片。研究者将图像切分成不同粒度的碎片进行测试，发现模型不仅能根据完整图像识别相关信息，还能通过纯文本引用进行推断。这种能力虽有助于模型泛化，但也存在安全隐患：有害内容可被切分成看似无害的碎片绕过内容审核，而模型仍能将它们重组理解。研究团队建议开发超越样本级别的审核技术，以应对这一新兴安全挑战。

想象一下，你正在观看一部黑白漫画。虽然故事情节精彩，但如果能有鲜艳的色彩，体验肯定会更加丰富。漫画产业正面临这样的挑战：如何高效、准确地为线稿上色，同时确保色彩的一致性和精确控制？

目前市面上的选项比预想中还要少。

如今从中小型企业到大型企业，通过低代码，企业都可以在几分钟内快速设计、构建、定制和部署业务应用程序。

中科大研究团队发现大型机器人数据集存在"捷径学习"问题：机器人虽然数据量庞大，但因数据内部多样性不足和碎片化严重，容易依赖表面特征而非真正理解任务。研究通过理论分析和实验验证了这一现象，并提出视角增强和物体替换等数据增强解决方案，为机器人学习领域提供重要指导原则。

预训练和强化学习就能AGI，我的朋友已经不涂防晒霜，Anthropic研究员Douglas：模型对全球GDP的影响类似中国崛起

作为面向商业市场、专注教育行业的合作伙伴，宋建兵的北京国绩科技有限公司，从2017年开始与华为深度合作，从此走上了快速发展的道路。

IBM新任首席执行官Arvind Krishna在IBM Think Digital 2020大会上“云首秀”，他以“新常态下的业务发展：不可或缺的新技术”为主题分享了数字化转型时期的企业技术战略趋势。

就算研究人员认为在未来一两年内就能实现通用人工智能的观点是正确的，他们也很可能高估了人类采用和适应一项技术的速度。

Forrester Research研究发现，内存和存储已经如今限制人工智能和机器学习发展的非常重要的因素。

下一波数字化转型浪潮由智能体AI驱动。与简单回答问题或生成内容不同，AI智能体能够以最少的人工干预执行复杂的多步骤任务。它们可以执行从日常任务协助到创建和自动化新业务流程的广泛任务。最好的是几乎任何人都能做到这一点，因为智能体可以使用与ChatGPT交互相同的无代码自然语言过程来构建。

如今，企业手中掌握的数据总量远超以往任何时候，但将这些数据转化为实际价值却仍然困难重重。

这项研究提出了ORV（占用中心机器人视频生成）框架，利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比，ORV能提供更精确的语义和几何指导，实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成（ORV-MV）和模拟到真实的转换（ORV-S2R），有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明，ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法，为机器人学习和模拟提供了强大工具。

过去几十年，摩尔定律推动了计算性能的巨大进步，但AI革命需要远超互联网时代的能力提升。生成式AI的需求正在逆转传统趋势，推动从通用硬件向专用计算单元转变，包括ASIC、GPU和TPU等。这要求重新设计整个技术栈：采用专用互连网络突破通信瓶颈、使用高带宽内存解决内存墙问题、构建超高密度系统支持大规模同步计算。同时需要新的容错策略、可持续的功耗管理和内置的安全隐私保护，以及快速部署能力来跟上硬件创新节奏。

依托先进技术、丰富行业知识，以及开放、包容和互信的创新生态体系，西门子不断深化在中国的发展，助力中国企业的数字化转型。

本文将与大家分享有助于实现最佳数据中心效率的服务器机架尺寸，了解这些参数为何重要、存在哪些选项以及如何选择最适合您工作负载的设备大小。

本文介绍了现阶段炙手可热的 vibe 编码趋势，重点解读 Google 推出的实验产品 Stitch。该工具通过 AI 自动生成 UI 界面初稿，支持快速设计并导出至 Figma，虽在 beta 版中用户反馈参差不齐，但预示着 AI 助力编码的新方向。

我们正在目睹，以5G为代表的新一代信息技术，就在赋予社会这种经济韧性。

科技巨头思科表示，正在推出一系列新的轻量级认证，针对那些正在应对业务积压问题的合作伙伴，以便更好地将客户不断变化的购买行为与合作伙伴交付以更低成本交付全面解决方案的能力相匹配。