产业风控，蚂蚁做了什么？

产业风控，蚂蚁做了什么？

关于机器人流程自动化的一切，以及先锋厂商UiPath的成长路径。

人工智能有助于解决进化研究当中最古老的谜题之一，但同时又给我们带来更多新的困惑。

CentOS被抛弃，Linux用户该何去何从？

上海交通大学研究团队开发了SWE-Debate框架，通过让多个AI代理进行结构化辩论来解决软件bug问题。该方法首先构建代码依赖图谱生成故障传播路径，然后组织AI代理进行三轮辩论选择最优修复方案。实验显示问题解决成功率达41.4%，故障定位准确率提升14.67%，证明了多智能体协作在复杂软件问题解决中的优势。

摩根大通AI研究团队开发了QueryBandits系统，通过智能改写问题来减少大语言模型的幻觉现象。该系统分析17个语言特征，自动选择最适合的改写策略，在13个测试数据集上实现了87.5%的改进效果，比静态改写方法高出42.6%-60.3%，为AI交互优化开辟了新方向。

说到超融合市场，就不能不提戴尔易安信VxRail，自2014年问世至今6年来，VxRail始终保持着高速成长。

研究显示,许多组织在应对网络攻击时反应缓慢,可能需要数小时才能做出响应。然而,专家认为,在检测到威胁后的短短几分钟内就能采取行动至关重要。虽然备份仍然重要,但快速的事件响应对于组织从攻击中恢复可能同样重要。本文探讨了快速响应的重要性,以及组织如何在备份和事件响应之间取得平衡。

微软被认为是近些年来文化转型最为成功的企业之一。自萨提亚接任以来，微软内部进行了组织架构和绩效体系的全面调整，而这些举措正在让微软重新变得极具活力和创造力。

这项由浙江大学周晓巍教授团队联合牛津大学、蚂蚁集团等机构开发的SpatialTrackerV2系统，实现了仅用普通摄像头就能精确追踪视频中任意点的三维运动轨迹。通过创新的统一框架和大规模数据训练，该技术在权威测试中相比前代方法准确率提升50%以上，运行速度快50倍，为机器人、自动驾驶、VR等领域提供了突破性的技术基础。

伊利诺伊大学团队开发出ROS-Cam系统，仅需普通RGB视频即可精确重建动态三维场景，无需激光雷达等额外传感器。该技术通过补丁式追踪过滤器、异常值感知优化和两阶段策略，在多个数据集上超越现有方法，处理速度提升2-12倍。这项突破有望让普通用户轻松创建专业级三维内容，在电商、教育、文化保护等领域具有广阔应用前景。

UCLA团队首创"具身网络智能体"概念，开发出能同时在现实世界和网络世界中操作的新型AI系统。通过1500多个跨域任务测试发现，当前最先进AI模型在此类任务中表现远逊于人类，主要问题在于跨域协调困难。该研究为AI发展指明了"统一智能"新方向，虽然技术尚不成熟，但为未来智能助手、智慧医疗、教育等应用奠定了基础。

Service Mesh在实践层面往往难于管理、过分复杂。为了避免掉坑，我们必须采取一系列步骤简化这个过程。

不过，虽然这是一场地平线的产品发布会，但在整场演讲当中，我们听到最多的反而是余凯的产业理念。从当年在百度参与过辛顿深度学习公司竞拍的科学家，到现在的港交所上市公司，余凯自己完成了一个科学家到企业家的完美转身。这次发布会上，他也对芯片公司的创业之路做了一个相当完整的梳理。某种程度上，我们甚至可以将这场发布会当作一个商学院创业课来听。

梧桐车联看到了车载操作系统市场的前景，历时2年研发出了智能网联车载操作系统——TINNOVE OpenOS。翻看梧桐车联的公司介绍，它是腾讯布局车联网领域的排头兵。

通过新的软件和服务,戴尔扩大了行业领先地位,以及最广泛的网络弹性解决方案组合,以应对日益增长的数据保护和网络恢复需求

伊利诺伊大学研究团队发现AI在多模态推理中存在严重的视觉理解缺陷，67%的错误源于对图像信息的误解。他们开发了PAPO方法，通过图像遮挡技术强迫AI真正使用视觉信息，实现了4.4%的性能提升。这项研究对AI在教育、医疗、自动驾驶等领域的可靠应用具有重要意义。

我们该怎么满足AI时代的存储需求？

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