微软及其Azure Quantum项目的合作方们一直在量子计算研究项目中开辟新的天地。最近，他们即将成功把逻辑量子比特的数量增加至四倍，而这只是今年开展的一系列重要量子研究项目中的最新成果。

英特尔现任CEO、前数据中心部门负责人兼CTO Pat Gelsinger曾经开创出广为人知的tick加tock芯片升级法，帮助这家称霸全球的芯片巨头找到了产品升级之道与次第更新的理由。跟整个2000年代中期一样，降低风险并推动产品创新成为全世界的主流认知。

从2015年Q3一直到2017年Q3，Dell EMC表现出来了一条态势非常明显的深蓝色上升曲线，并且在2017年Q2、Q3全球HCI收入季度排名中分别稳居第一。

斯坦福和伯克利研究团队推出VidDiff技术，让AI学会像专业教练一样精准识别动作差异。该技术通过三步走方法解决视频动作比较难题，构建了包含549对视频的大型数据集VidDiffBench。虽然当前AI模型准确率有限，但已展现在健身指导、医学培训、体育分析等领域的应用潜力。研究为AI理解细微动作差异开辟新方向，有望让人人享有智能化的动作指导。

现代大语言模型就像一栋拥有数百个房间的豪华大厦，每个房间（或称为"层"）都执行特定的功能，共同协作完成复杂的语言理解和生成任务。然而，这些模型的规模已经变得如此庞大，以至于只有拥有高端计算资源的机构才能负担得起它们的运行成本。这就像一辆耗油量极大的豪华跑车，普通人负担不起它的燃料费用。

数源AI推荐的论文《G3DR: Generative 3D Reconstruction in ImageNet》介绍了一种新的3D生成方法G3DR，能从单个图像生成多种高质量3D对象。G3DR利用深度正则化技术和预训练的语言视觉模型CLIP，

12月15日，“2020上海智慧城市体验周”重磅压轴活动——“智慧上海·进而有为”上海城市峰会2020成功召开，峰会上举办了生态高峰论坛。

上海AI实验库推出YUME系统，用户只需输入一张图片就能创建可键盘控制的虚拟世界。该系统采用创新的运动量化技术，将复杂的三维控制简化为WASD键操作，并通过智能记忆机制实现无限长度的世界探索。系统具备强大的跨风格适应能力，不仅能处理真实场景，还能重现动漫、游戏等各种艺术风格的虚拟世界，为虚拟现实和交互娱乐领域提供了全新的技术路径。

我们打开了戴尔易安信存储Compellent的Storage Center管理界面，果然是空间已满和若干个容量报警。转移了备份数据重启了服务器，门店POS系统恢复正常运行。

从2015年Q3一直到2017年Q3，Dell EMC表现出来了一条态势非常明显的深蓝色上升曲线，并且在2017年Q2、Q3全球HCI收入季度排名中分别稳居第一。

Meta以1亿美元天价争夺AI人才之际，CFO苏珊·李揭秘资本配置艺术："当扎克伯格一年烧掉600亿建设AI时，我的工作不仅是算清每笔账，更要向骂街的投资者证明——疯狂支出终有回报。"这位19岁闯华尔街的财务奇才，用17年见证了Meta从社交媒体到AI巨头的蜕变。

这项研究比较了扩散与自回归语言模型在文本嵌入领域的表现差异。研究团队提出，自回归语言模型由于单向注意力机制而难以捕捉全局语境，而扩散语言模型的双向注意力架构天然更适合文本嵌入任务。他们开发的DIFFEMBED模型在长文档检索、推理密集型检索和指令遵循检索等任务上显著优于传统LLM嵌入模型，在长文档检索提升20%，推理密集型检索提升8%。研究还创建了REASONAUG数据集，包含近11,000对逻辑相关样本。实验证明双向注意力是处理长文本和复杂内容的关键因素。

DeepMind是否找到了正确的科学探索方向？

这项由中科院计算所团队开发的REFINEX框架，通过创新的删除式编辑方法，解决了AI训练数据质量低的问题。该方法先用专家模型生成高质量文本，再提取删除操作训练小型编辑模型，既保证了数据质量又提高了处理效率。实验显示，REFINEX让750M参数模型性能提升2.6%-7.2%，同时显著降低训练成本。

文章分析了2035年可能改变游戏规则的十大产业：包括量子计算和神经形态计算等新一代计算机技术、太空商业化、个性化基因医疗、空间计算与脑机接口、城市农业、空中交通管理、海水淡化技术、沉浸式娱乐、器官按需制造和人形机器人。作者强调这些不是小众领域，而是将成为全球重要的大规模应用技术，需要各国在基础设施、应用研究和人才培养方面提前布局。

快手科技发布Keye-VL 1.5多模态AI系统，创新性地引入"慢-快"双眼视频编码策略，能够智能分配计算资源处理视频内容。系统通过四阶段渐进式训练，将上下文理解能力从8K扩展至128K tokens，显著提升长视频理解能力。在多项国际基准测试中表现卓越，特别是视频理解任务上超越同类产品，为内容创作、教育、医疗等领域的智能化应用奠定技术基础。

在当前全球经济下行的背景下，企业面临着前所未有的挑战。为了在这一环境中立于不败之地，企业必须寻找有效的管理策略，以提高运营效率，降低成本，增强竞争力。

将设备实体通证化，让万物皆可RWA。

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纽约大学等多家机构联合研究提出了接触锚定策略，用物理接触点替代语言指令来训练机器人。该方法仅用23小时演示数据就实现了抓取、开启和关闭三种基本操作，在零样本评估中比现有方法性能高出56%。研究团队还开发了轻量级仿真环境EgoGym加速模型迭代，并在多个机器人平台上验证了跨平台兼容性。这项工作为资源受限环境下的机器人学习提供了高效解决方案。