Grindfest是以生物学中的“研磨（grinding）”命名的，或许我可以将其描述为一种医疗朋克亚文化。

自学AI绘画后，我接到了《抓娃娃》导演和成龙电影的邀请。

当企业面临着多种应用、海量数据、异构环境的同时，到底有没有一些可量化的解决方案来告诉企业应该怎么做？基于此，至顶网希望通过撮合业内专家来探讨这些问题，希望通过专家们的专业探讨来解己之惑,解人之惑。

这一代人，一个个像悬崖边的孩子。在青春的荒原上，他们忽然看见了光。 他们猛力奔跑，触足之地，或陷泥泞，或长青草，惊心动魄间，天地舒展成一个以自由命名的花园，大河山川，各自生成。时间是玫瑰，他们是玫瑰上的刺。——吴晓波

提供更高的对比度和图像质量可高度还原图像色彩并呈现绝佳的视觉效果尽可能地降低审片过程中可能会出现的色差仿佛置身其境，用高清视界征服你的眼！昭君之美，气韵生动不再被画师耽误！

知名的投资机构ICONIQ Capital发布了《开发者手册：2025年AI现状报告》，基于对300位企业高管的调研，包括CEO、工程负责人、AI负责人和产品负责人等关键决策者，涵盖了从初创公司到十亿美元巨头的各个发展阶段，深度剖析了当下企业AI产品应用的全貌，为我们呈现了一个从"如何构思、交付和规模化AI驱动业务"的完整路线。

看似微不足道的100毫秒却发生了无数件有趣的事情，只是对于每天拥有24小时的我们来说，100毫秒往往显得微不足道，甚至根本察觉不到它的存在。

微软大中华区副总裁，全渠道事业部、商业客户事业部及云计算战略总经理 包嘉峰署名文章“微软五大核心技术 引领新零售时代”

中大深圳团队创建MatCha测试平台，评估15个先进AI模型在材料显微图像理解方面的能力。结果显示，即使是最优秀的GPT-4模型准确率也仅59%，远低于人类专家的89%。研究揭示AI在专业领域存在知识缺乏和视觉感知不足的重大局限，为AI专业化发展提供重要参考。

谷歌DeepMind开发的AlphaProof和AlphaGeometry 2系统实现了AI数学推理的重大突破，采用神经符号方法让AI像人类数学家一样思考。两个系统分工合作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中获得满分，不仅能解决复杂数学问题，还能提供严格的证明过程。这项技术将革命性地改变数学教育、科学研究和各行业应用。

华为从2012年首次发布超融合产品FusionCube以来，凭借在服务器、存储、网络、虚拟化等领域强大的研发支撑，用“势如破竹”形容FusionCube几年来的成长一点都不为过，至今华为已经成为全球超融合市场的主流玩家。

上海交大和复旦大学研究团队发现了AI视觉系统的重大安全漏洞——IAG攻击。这种攻击能让AI助手在视觉定位时被恶意操控，无论用户询问什么，都会指向攻击者预设的错误目标，且几乎无法被察觉。实验显示攻击成功率超65%，现有防御技术完全失效，对机器人、自动驾驶等应用构成严重威胁。

IEEE高级会员Kayne McGladrey表示，随着生成式人工智能的崛起，网络威胁也迎来了新的挑战，如商业电子邮件欺诈、深伪技术和生成攻击代码。

想象一下，你有一台已经运行多年的老电脑，它已经存储了大量英文文档和程序，运行得很好。现在，你突然想让它处理阿拉伯文，会发生什么？通常情况下，你有两个选择：要么购买一台全新的、更强大的双语电脑（成本高昂），要么尝试在老电脑上安装阿拉伯语言包，但这可能会导致原有程序运行缓慢或出错。

Meta超级智能实验室研究团队提出了"语言自我对弈"训练方法，让AI模型通过内部竞争机制实现无数据自我训练。该方法将单个模型分为挑战者和解决者两个角色，通过互相博弈提升性能。实验显示，这种方法在不使用任何外部数据的情况下，达到了与传统数据驱动方法相当的效果，为解决AI训练数据稀缺问题提供了创新解决方案。

这项独立研究揭示了AI存在"自我纠错盲点"——能发现用户错误却忽视自身错误的现象。通过测试14个模型发现平均64.5%的盲点率，但令人惊讶的是，仅在输出后添加"Wait"就能减少89.3%的盲点。研究指出问题源于训练数据缺乏自我纠错示例，为AI安全性和可信度提供了重要启示。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。

微软推出了新一代高效 AI 模型 Phi-4，可同时处理文本、图像和语音，且计算资源需求大幅降低。其中 Phi-4-Multimodal 仅有 56 亿参数，Phi-4-Mini 仅有 38 亿参数，性能却超越同等规模竞品，甚至在某些任务上媲美两倍大小的模型。这一突破性进展为开发者提供了先进的 AI 能力，有望推动边缘计算和普及 AI 应用。

几年前，我还是一名IT销售人员，一日出差途中，倍感无聊，点开朋友圈以解闷，结果上来就受到了三位段子手的灵魂暴击。

通常，很多事物的前进路径被认为是随着时间推移的渐进式变化，但技术的变革却并非如此，它更多呈现得是一种量变+质变的巨大飞跃。