Yandex研究院开发出SWD技术，通过"阶梯式"分辨率策略让AI绘画速度提升2-10倍。该方法从低分辨率开始逐步升级，避免在早期高噪声阶段处理无效细节，同时创新了分片分布匹配技术确保质量。在多个主流模型上的测试显示，SWD在保持相近质量的同时显著提升了生成效率，为AI内容创作的实时化应用奠定了基础。

智算中心建设如火如荼。也因此，经常在公开报道中看到，某某智算中心PUE如何的低，然后非常绿色环保，等等。

2019年8月，25岁的童昊入职华为，当时他根本没有想到，两年后自己参与研发的瑶光资源二次调度通用求解器，每年可以为华为云节省数千万元，这也成为他参加工作两年多来最有成就感的事。

移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。

亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit，这是一种新型图像编辑AI系统，能够准确理解和处理指代表达（如"中间那个人"、"右边的猫"）。通过创建RefEdit-Bench基准测试，研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程，仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练成本提供了新思路。

对于消费者来讲，AI仍是一个非常非常新的领域。谁能告诉我，AI手机与智能手机到底有何区别？——问题摘自围观了很多场“AI手机”发布会的网友。基于此，我们注意到了荣耀V10，它是近期比较热门的“AI手机”，同时也是本文的主角，话题只围绕“AI”展开...

阿里云演示了如何借助“通义点金”智能平台的银行业工作流中，实现多智能体协同驱动的、全自动化生成信贷尽调报告。

如果说AI产业现在有一个风向标公司，自然会是英伟达；如果看英伟达最新的动向，那无疑是每年一度的GTC大会；而如果说GTC最不能错过的环节，自然就是黄仁勋的主题演讲了。

关注IT支出的朋友可能发现一个悖论：用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升，英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化，且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域，其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。

要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

作为当下的热门话题，网上关于元宇宙可能给游戏、娱乐、社交、办公、商业等领域带来的革命性潜力已经讨论过很多。但元宇宙在医疗保健层面难道就没有发挥的空间？当然不是，另外一场巨大的变革很可能就在这里爆发。

最近，包括戴尔科技集团全球CTO在内的多名行业顶级从业者，从云、人工智能、安全、边缘、数字化转型等方面，对2022年展开了技术预测，一起来看看他们的观点。

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

土耳其萨班哲大学研究团队开发了突破性AI系统TCSSM，能够结合卫星图像和地理灾害描述，自动评估全球各地的自然灾害损失。该系统通过分析216万个问答样本，在跨地域测试中达到87.68%的平均准确率，为国际救援提供快速精准的损失评估工具。

新加坡国立大学研究团队发布了离散扩散大语言模型的全面综述，这种新型AI写作模式让机器能像人类一样反复修改文本，而非传统的从左到右逐字生成。技术实现了10倍推理加速，支持精确的格式控制和并行生成，在保持传统模型性能的同时，解决了可控性和推理效率问题。

2023年2月28日，全球知名软件及技术咨询公司思特沃克（Thoughtworks）在北京成功举办了第八届“Thoughtworks Live”大会，与全球知名企业高管、技术专家、媒体人士等齐聚一堂，以“和衷共济，领航创新”为主题，围绕上述问题，展开了一场精彩纷呈的探讨。

滑铁卢大学研究团队开发出世界首个完全由神经网络生成的操作系统界面NeuralOS，能够根据用户输入实时生成屏幕画面，鼠标定位精度达1.6像素误差，状态转换预测准确率37.7%。虽然目前存在分辨率和速度限制，但开创了生成式操作系统的先河，预示着未来计算界面可能完全由AI实时创造，实现极度个性化的用户体验。

尽管所谓“深度神经网络”已经帮助机器学会如何利用自然语言进行交谈、驾驶汽车、游玩电子游戏并夺取围棋赛冠军，甚至绘制梦境、画画并推动科学发现，但其同时亦给创造者们带来新的挑战。

疫情永久改变了供应链。企业必须加速变革，适应新常态。为了实现理想的业务成果，企业的运营模式必须更为动态、响应速度更快、更富有弹性，并与外部生态系统和内部流程互联互通。