谷歌和AWS此前曾强调他们在机器学习模型方面展开工作，将有助于各国应对世界各地日益频繁发生的环境危机。

富国银行（Wells Fargo）高级副总裁、企业架构负责人Mike Telang认为，尽管银行的业务在过去几十年基本没有什么变化，但银行的运营方式却发生了巨大变化。

Microsoft和Georgia Tech研究团队开发了SlimMoE技术，能将超大AI模型压缩到原来的10-20%大小而性能基本不变。该技术采用多阶段渐进式压缩，保留所有专家模块但精简内部结构，成功将419亿参数的模型压缩为76亿和38亿参数版本，让原本需要企业级硬件的AI能力可在普通电脑上运行，大大降低了AI技术使用门槛。

斯坦福大学NeuroAI实验室提出概率结构整合(PSI)系统，通过概率预测、结构提取、整合三步循环让AI像人类一样理解世界。系统在1.4万亿视频数据上训练，能零样本提取光流、深度、分割等视觉特征，实现视频预测、物体操控等应用，在多项测试中达到业界领先水平，展现了AI自我进化的新路径。

谷歌DeepMind团队2024年发表的突破性研究，首次系统性探索了机器人触觉感知技术。该研究开发了完整的触觉学习框架，让机器人能够像人类一样通过触觉"感受"世界，实现视觉与触觉的多感官协作。实验验证显示，机器人在材质识别、精细操作等任务中表现卓越，为医疗、制造、家庭服务等领域带来广阔应用前景，标志着机器人从自动化向真正智能化的重要转变。

我们和很多人谈到了英特尔的Ruler SSD和三星“迷你Ruler”SSD，其中我们从Infinidat那里得到了一些有趣的观点。

SAP实验室研究团队开发了DIAFORGE系统，通过三阶段训练显著提升AI助手在企业环境中的工具调用准确性。该方法专门解决AI助手面对相似工具时的选择困难，通过模拟真实企业场景训练AI主动澄清用户需求。实验结果显示，经过训练的模型比GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet分别高出27和49个百分点，为企业AI助手的实际应用提供了重要突破。

联邦学习作为新一代人工智能技术应运而生，从源头出发解决数据隐私保护和数据安全问题。

新冠全球流行，我们无法面对面地亲自做生意或在业务环境里做很多事情，其结果是风险资本家和企业加大了对数字业务趋势的投资。

担心被单一云厂商技术锁定，新经济形势下的FinOps需求，试图增强自身的议价权等等，这些变化促使越来越多的企业采用多云策略。

在资源有限、客户期望高涨和新技术快速涌现的环境下，IT领导者需要以更少资源实现更大影响。本文介绍四个核心策略：消除浪费、简化工作流程、标准化运营模式和有目的地应用自动化。通过重新评估软件许可、闲置基础设施和定制解决方案来消除浪费；将复杂流程文档简化为一页摘要；建立标准化运营模式提高团队协作效率；战略性地实施自动化解决关键瓶颈。这些策略能够在不增加人员或预算的情况下扩展IT能力，改善服务质量，并与业务目标保持一致。

卡内基梅隆大学研究团队开发出FLARE技术，这是一种革命性的AI计算方法，通过"压缩"思维过程让AI在处理复杂三维模型时速度提升200倍，准确度更高。该技术采用固定长度潜在序列路由注意力，成功突破传统自注意力机制的计算瓶颈，能在单GPU上处理百万级数据点，为工程设计、医疗器械等领域带来重大效率提升。

基于云的软件即服务利用安全认证 IC实现自助式定制PKI，简化现场配置和物联网设备生命周期管理

Atos和NVIDIA今日宣布成立卓越人工智能实验室（Excellence AI Lab，简称EXAIL），该实验室将汇聚一批科学家和研究人员，助力推进欧洲计算技术、教育和研究的发展。

在战略合作协议框架下，双方将聚焦医工融合、协同创新，在转化医学研究平台建设，信息、医学、管理跨领域融合人才培养，医院数字化转型探索等方面展开深层次合作

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner公布了各企业机构须在2019年了解和关注的首要战略科技发展趋势。

想象你有一个超级聪明的朋友，能看懂图片并回答关于图片的问题。但这位朋友有个古怪的习惯：无论你给他看什么图片——简单如一张白纸上的小圆点，还是复杂如一整个城市街景——他都会花同样多的时间仔细研究。这听起来很奇怪，对吧？为什么简单的图片不能更快处理完成呢？

腾讯等机构提出Composition-RL方法，通过将多个简单问题组合成复杂问题来提升大语言模型推理能力。该方法解决了AI训练中"太容易题目"无效的问题，在4B-30B参数模型上获得3-10%性能提升，特别是跨学科组合训练效果显著，为AI训练资源高效利用提供新思路。

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