作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。

“成为下一个”或“挑战”ChatGPT的姿势。

这样的一个策略是为企业打造企业级全栈云ICT服务矩阵，为企业客户打造一体化ICT架构，助力百行千业数字化转型。近日，青云QingCloud正式发布了数字化办公平台workly.ai。

发布watsonx是IBM推进混合云与AI战略、助力企业云智转型的又一里程碑。

这项研究首次通过规模法则全面比较了CLIP和MaMMUT两种视觉-语言模型，发现虽然小规模计算下CLIP表现更优，但随着计算资源增加，MaMMUT展现更强的扩展能力。研究在多种下游任务和不同开放数据集上验证了结果一致性，并基于发现训练了高性能的openMaMMUT-L/14模型。这种通过规模曲线而非单点比较的方法避免了片面结论，为模型与数据集的系统性评估提供了新范式。

公有云服务正在从一项削减成本的技术发展为一项推动业务敏捷性的技术。公有云不仅让CIO不用运营数据中心，还能让他们专注于更有战略型的项目——也就是数字化转型项目。

这项由浙江大学、腾讯和新加坡国立大学联合完成的研究，针对中文网络有害内容检测的难题，创建了首个专业标注的中文有害内容检测基准数据集ChineseHarm-Bench，涵盖博彩、色情、谩骂、诈骗、违法广告等六大类别。研究团队提出了知识增强的训练方法，通过结合人工标注规则和大模型隐性知识，让小型模型达到与顶级大模型相当的检测性能，为中文网络环境提供了更高效、更经济的安全检测解决方案。

无论你对宏观经济是否关注，这条消息都不会忽视：2020年中国GDP首次突破100万亿元大关，全年经济增速达2.3%。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

8日，中国政府网发布消息，国务院办公厅近日发布《国务院办公厅关于对2019年落实有关重大政策措施真抓实干成效明显地方予以督查激励的通报》。

南京大学与字节跳动联合团队开发的MotionSight系统，为多模态大语言模型提供了"动态视觉增强"能力，解决了现有AI系统在理解视频细粒度动作方面的困难。这一零样本方法通过对象中心的视觉聚光灯和动态模糊技术，显著提升了模型对物体动作和摄像机动作的感知能力，在不需要额外训练的情况下实现了业界领先性能。研究团队同时构建了MotionVid-QA数据集，这是首个专注于细粒度视频动作理解的大规模开源数据集，包含4万多个视频片段和近9万个问答对，为未来研究提供了宝贵资源。

Insilico Medicine是一家诞生于数字化时代，或者说计算机时代的企业。这家公司位于巴尔的摩，其专注于利用新一代人工智能与区块链技术进行药物发现、生物标记开发以及衰老研究。

这项来自西湖大学的研究提出HoliTom，一种创新的令牌合并技术，能将视频大语言模型的计算成本降低到原始的6.9%，同时保持99.1%的性能。该方法通过全局冗余感知的时间合并、智能空间合并和内部LLM合并三重策略，全面减少视频处理中的冗余信息，使模型响应速度提升2.28倍，解码吞吐量增加1.32倍，为高效视频内容理解系统开辟了新可能。

近日，主题为“Digital Future”的ThoughtWorks LIVE China 2018在上海举行，活动探讨如何迎接一个数字化未来。

这项研究介绍了EgoZero，一种创新的机器人学习系统，能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据，训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法，使用点集来统一人类和机器人数据，并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下，EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率，展示了强大的泛化能力，为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配合预训练蛋白质编码器和任务标记引导，实现了从蛋白质序列到结构、功能和相互作用的多样化预测。实验证明其性能媲美甚至超越专门方法，并在结构预测上比AlphaFold2快1000倍。Prot2Token通过多任务学习促进了不同预测任务间的协同效应，为蛋白质研究提供了高效、通用的计算范式。

推理模型存在崩溃缺陷？Open Philanthropy研究人员提出AI推理能力评估的改进方法

这篇论文介绍了美团研究团队开发的"自适应自恢复推理"（ASRR）框架，解决了大型推理模型在简单问题上过度思考的效率问题。研究发现模型具有"内部自恢复机制"，能在生成答案时隐式补充推理。ASRR通过无思考模式抑制不必要推理，并引入基于准确率阈值的动态长度惩罚，使模型根据问题难度自适应分配推理资源。实验表明，ASRR在保持高准确率的同时，大幅减少了推理长度（最高减少32.5%），并显著提升了安全性（无害率提高21.7%）。

亚马逊云科技过去几年来一直努力推动其Graviton产品线，AWS各大区域与数据中心正在全面迎接ARM新势力的到来。如今，微软也开始在Azure云上发布新实例，显然也想在ARM服务器芯片领域一展身手。

《Afterburner: Reinforcement Learning Facilitates Self-Improving Code Efficiency Optimization》这篇论文提出了一种创新的代码效率优化框架，通过强化学习技术让大语言模型能够自我改进生成代码的计算效率。研究表明，基于强化学习的方法（GRPO）能够持续优化代码性能，而传统的监督学习方法（SFT和DPO）则很快达到效率提升瓶颈。这一发现为解决大语言模型生成代码效率低下的普遍问题提供了有效途径，同时揭示了强化学习在教导AI自我完善方面的强大潜力。