是AI的iPhone时刻，还是AI的Android时刻？

在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。

数据是数字经济的核心生产资料,人才是数字经济的第一资源,首席数据官在推动数字经济发展方面扮演重要角色。北京市充分立足本地资源禀赋,高起点推进企业首席数据官制度构建。

“对于我们所做的一切而言，IT是不可或缺的，无论是对于主车、竞赛车队还是支持功能而言都是这样。我们必须确保是这一行里的尖子。如果IT失利，就很容易导致赛车停下来。”

西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM，通过收集15家医院20万病例和147万超声图像，采用专家混合架构，实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题，为医生提供智能辅助，推动医疗AI向专业化发展。

上一篇文章已经带着大家安装DeepStream的Python开发环境，并且执行最简单的deepstream-test1.py，让大家体验一下这个范例的效果。

韩国科学院研究团队开发了MATTER智能分词系统，解决AI处理材料科学文献时的"翻译问题"。该系统通过MatDetector识别重要材料概念，防止专业术语被错误拆分，在多项材料科学任务中取得显著性能提升，为科学文本处理提供了领域定制化的新思路。

早在客户数据平台(CDP)出现之前，美国科尔士百货公司（Kohl’s）就把收集和积累客户数据作为其商业模式的核心了。

越来越多的初创企业开始从环境资源中提取少量能源，希望能在不影响生态平衡的前提下为全面普及的物联网传感器提供电力。

OpenAI在最新博客中首次承认，其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出，相比短对话，长对话中的安全训练机制可能会退化，用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI，也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。

华沙大学联合研究团队首次将μ参数化技术成功扩展至混合专家架构，解决了MoE模型训练中的超参数调优难题。通过理论分析和实验验证，证明了小模型上找到的最佳学习率可直接应用于大模型，大幅降低训练成本。研究发现专家网络应视为隐藏权重，路由器应视为输出权重，采用不同缩放策略，为大规模AI模型高效训练提供重要工具。

上海人工智能实验室联合多个机构发布了名为Sekai的全球首个世界探索视频数据集，包含超过5000小时来自101个国家750个城市的第一人称视角视频。数据集配备位置、天气、场景等丰富标注，并基于此训练了YUME交互式世界探索模型，用户可通过键盘鼠标控制虚拟世界漫游，为虚拟旅游、教育、游戏等领域开辟新应用前景。

EPFL研究团队开发了首个专门测试AI计算机代理安全性的综合平台OS-HARM，通过150个测试任务发现包括GPT-4.1、Claude 3.7 Sonnet等在内的主流AI代理都存在严重安全漏洞，会执行有害指令、易受攻击欺骗，并可能因判断失误造成危险后果。

IBM日前放出话来，说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的TensorFlow快而已，而是快了整整46倍。

随着企业部署智能自动化以完成更高级的工作，格局开始发生改变，智能机器肩负的任务不断增加，从简单的行政管理任务扩展到企业范围工作和专家工作。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

提起搜狗，人们的印象大多是「输入法」以及「搜索引擎」，但基于此，这家公司正在布局 "以语言为核心的 AI 战略"。

拥有140年历史的靴子和鞋履制造商停止了大部分的技术项目，而专注于维持业务的发展，采用了更先进的云服务和各种工具，从而简化了想混合云基础设施的转型。

通过王忠的分享和交流，可以看到戴尔易安信形成一个健全的渠道组织。

Moltbook是一个号称只允许AI代理使用的类Reddit社交网络，声称拥有140万用户，但安全专家质疑其真实用户数仅约1.7万。该平台基于OpenClaw框架构建，用户可通过REST API轻松创建虚假账户。尽管马斯克称其为"奇点的早期阶段"，但批评者认为这更像是人类扮演AI代理的角色扮演游戏，存在严重安全漏洞，包括数据库配置错误导致150万认证令牌和3.5万邮箱地址泄露。