2019年11月，中国武汉报告第一例COVID-19感染病例。在疫情爆发初期，当地主管机构曾试图控制病毒外流，但随着病例的大面积扩散，整个湖北省开始实施封锁措施。

这项由蚂蚁集团包容性AI团队完成的研究发布了Ming-Omni，这是首个媲美GPT-4o的开源多模态AI模型。该模型能够同时处理文字、图像、音频和视频，并具备语音和图像生成能力。采用MoE架构和模态特定路由器，仅需激活2.8B参数就能达到与7B参数模型相当的性能。在多项基准测试中创造新纪录，特别是在语音理解、图像生成和多模态融合方面表现突出。

大约四年之前，Jerry Cuomo带领IBM公司的其他技术专家开始研究区块链。要说个中缘由，比特币与以太坊的爆炸式增长功不可没。

本文探讨了如何利用混合智能来超越传统的多元化、公平性和包容性(DEI)议程。作者指出，当前的DEI计划可能加剧分歧，而混合智能则提供了一个统一的框架，强调人类共同的基本维度。文章提出了一个2x4模型，包括4个个人维度和4个集体维度，以此来理解人类经验的普遍性。通过将人工智能与这种自然智能模型相结合，组织可以创造更包容、更有效的工作环境。}

英国卫生安全局研究团队首次构建了包含8000多道题目的AI公共卫生知识评测基准PubHealthBench，测试24个AI模型对英国健康指南的掌握程度。结果显示最先进AI在选择题中正确率超90%，但自由作答时降至75%以下，且在面向公众的指南上表现优于专业医疗指南。

随着容器技术的逐渐成熟，越来越多的企业应用开始迈向容器化。

斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量，这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练，新增超过70万词汇，涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本，为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。

从整体大环境来看，疫情给经济以及各行各业带来一定程度的负面影响，加速了整个产业链洗牌的速度，使得第三产业向制造业转移。

强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。

数据迁移的成本如何解决？研究人员怎样快速高效地找到正确的数据？数据安全又如何得到保障？Data Fabric 给出了答案。

意大利卡利亚里大学研究团队开发了RedDino，一个专门用于红细胞形态分析的AI基础模型。该系统基于改进的DINOv2自监督学习框架，在125万张红细胞图像上训练，能够识别多种红细胞形态异常。测试结果显示，RedDino在红细胞分类任务上比现有最佳方法提升2-3%，并展现出优异的跨数据源泛化能力。研究团队已将代码和预训练模型开源，为血液学诊断提供了强大工具。

亚马逊FAR部门研究团队通过创新的"掩码比特建模"技术，突破了图像生成领域的传统认知。研究发现离散方法劣势源于信息容量不足而非技术路线缺陷，提出的BAR框架通过渐进式比特预测解决大词汇表计算难题，在ImageNet-256上创下0.99 gFID新纪录，同时实现数十倍的速度提升，为AI图像生成开启质量与效率并举的新时代。

NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。

这项由西南大学和新加坡国立大学联合完成的研究，首次建立了全球最大规模的验证码攻防测试平台MCA-Bench。研究发现AI在简单视觉识别任务上成功率超96%，但在交互式操作任务上仅为2.5-55%，揭示了当前AI技术的能力边界。基于实验结果，团队提出了"深度模态耦合"、"行为锚定验证"、"会话特定语义个性化"三大设计原则，为构建更安全的人机验证系统提供了科学指导。这项研究不仅为验证码安全性评估建立了标准化基准，也为AI时代的网络安全防护指明了新方向。

和大多数实体企业一样，诸老大的线下业务同样受到了冲击，但另一方面，线上业务也出现了大幅增长。

确保卓越运营与加速业务增长长期以来一直是IT面临的一大难题，重要性的突显和完善的IT战略，使当今IT领导者能够最终更好地实现两者之间的适当平衡。

Muddit是一种创新的统一生成框架，它使用离散扩散技术同时处理文本和图像生成。由北京大学等机构联合开发，该模型整合了预训练文生图模型的强大视觉先验，使其能高效并行地处理多模态内容。尽管仅有1B参数，Muddit在GenEval、MS-COCO和VQAv2等多项基准测试中表现卓越，推理速度比主流模型快4-11倍。其核心创新在于采用单一架构处理跨模态任务，证明了离散扩散方法在统一多模态生成中的巨大潜力。

为探寻企业如何踏上混合云融合发展之旅,3月8日14:00,DTinsight数智化发展研究中心携手戴尔科技集团、微软和英特尔,共同发起第28期【云端会客厅】

京东的扶贫事业由来已久，并走出了一条以品牌为核心，推动贫困地区产业发展的扶贫 3.0 之路。

浙江大学研究团队首次将视频技术引入AI角色扮演领域，构建了包含6万视频和70万对话的大型数据集，开发出能让AI通过观看真实视频学习角色特征的新框架。该技术结合动态视频信息和静态文字描述，让AI能够生成更加生动真实的角色扮演效果，在人类相似度等关键指标上达到业界领先水平，为教育、娱乐、客服等领域的AI应用开辟了新可能。