麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

要实现数据价值，建设数据仓库是在数字化转型过程中不得不面对的一项任务。数据仓库汇聚各个业务部门数据，避免数据孤岛，使数据真正成为整个企业的数据，而不是某个部门的数据。

HuggingFace宣布将加大对GGUF格式的大模型文件的支持。GGUF（GPT-Generated Unified Format）是一种高效存储和交换大模型预训练结果的二进制格式，由llama.cpp创始人Georgi Gerganov定义。HuggingFace的支持包括模型检索过滤、预览GGUF元数据和提供工具支持网站显示平台GGUF格式模型信息。这显示了开源社区对大模型的重要贡献和国外开源生态的互相融合。

新技术所伴随的新思维，正在渗透实体经济的各个环节，尤其在电商崛起后，由市场的需求端倒推供给端进行变革，仓储物流是绕不过的一环。

本文探讨了AI编程代理如何加速软件开发，从代码调试到云迁移自动化，借助如AWS Transform等工具提升效率并降低转型成本。

UCLA研究团队开发了名为Dreamland的创新系统，能够将简陋的计算机模拟画面转换为逼真的真实世界图像。该系统采用分层世界抽象方法，巧妙结合物理模拟器的精确控制和生成式AI的视觉质量，在图像质量和可控性方面分别提升50.8%和17.9%，为自动驾驶训练、游戏开发和虚拟现实等领域提供突破性解决方案。

本文讨论了AI如何革新航空航天业，从优化航班运营、提升驾驶舱智能化，到加速飞机设计、精益制造和预测性维护，既提高安全性又降低成本，同时强调需平衡技术、监管与伦理挑战。

人工智能正迅速改变网络安全领域,为应对日益复杂的自动化威胁提供了前所未有的机遇。AI不再只是辅助工具,而正成为现代安全策略的核心支柱。从异常检测到自动化威胁响应,再到增强安全团队能力,AI使防御者能够更快速地行动、扩大运营规模并超越攻击者。然而,技术的进步也带来了重大挑战,如对抗性AI和传统系统的惯性阻力。

斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。

作为美国卫星电视运营商DISH的执行副总裁、首席信息官，Atilla Tinic负责公司所有付费电视和无线品牌的IT战略、交付和运营，范围覆盖了从拥有25年历史的直播卫星服务DISH Network，一直到诞生于云端的IPTV服务Sling TV，以及智能家居服务OnTech。

AWE2019（中国家电及消费电子博览会）开展前夕，老牌家电大厂美的，在上海新国际博览中心包下整个 W1 展馆，展示未来科技生活样板间，把旗下各式产品和技术通通摆到客厅、厨房、浴室、工厂等场景，一下子成为备受瞩目的打卡地。

谷歌DeepMind团队提出STAR方法，通过模仿苏格拉底教学法让AI学会类比推理，解决传统AI无法"举一反三"的问题。实验显示该方法显著提升AI处理新问题的能力，在逻辑推理准确率从40%提升至75%以上。这项突破为创造真正智能的AI系统指明方向，未来将在教育、医疗、创意设计等领域产生重要应用价值。

思科近日表示，将改进Webex协作工具套件，让企业能够应对混合办公带来的重重挑战。

Oracle宣布，Autonomous Database旗舰自治数据库现在将通过Exadata Cloud@Customer供客户在他们的数据中心内使用，从而朝着成为顶级云基础设施提供商的目标迈出了重要的一步。

这篇博客介绍了北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队开发的SiLVR框架，这是一个简单而高效的视频推理系统。该框架将视频理解分为两个阶段：先将视频转换为语言描述，再用推理型大语言模型解决复杂问题。实验表明，这种无需训练的方法在多个视频理解基准测试中表现优异，超过了许多复杂的专有模型，展示了将强大的语言推理能力应用于视频理解的巨大潜力。

传说敢剪网线的网工，才是真的爷！

ISTA和Red Hat AI的研究团队在《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》论文中提出了一个革命性的统一框架，揭示了AI模型压缩背后的数学规律。他们发现，无论使用什么压缩方法，模型性能都可以通过"表示容量"这一单一指标准确预测，而这一指标与表示法拟合随机高斯数据的能力直接相关。研究不仅证明了容量在组合表示中可以分解，还开发了基于容量的改进稀疏训练方法，在同等参数条件下显著提升模型性能。

想象一下，你正在使用一款AI工具设计一张中文新年贺卡。你输入了"设计一张喜庆的新年贺卡，上面写着‘新年快乐‘"。然而，生成的图片中文字却变成了一团模糊的笔画或完全不相关的符号。这种令人沮丧的情况其实很常见，因为许多人工智能图像生成模型虽然能创造出精美的图片，但在准确渲染文字（特别是非英语文字）方面表现欠佳。

作为一项重要的能效考核指标，PUE衡量着数据中心是否绿色节能。“东数西算”的启动加速了PUE的升级，明确要求东部地区数据中心集群PUE小于1.25，西部地区小于1.2。

就在新任首席执行官Pat Gelsinger宣布英特尔公司的重塑计划正好一周之后，Arm发布了其架构的第九个版本，并且提出了该公司对下一个十年的愿景。