最新调查发现，26%的组织缺乏正式数据战略，39%几乎没有数据治理框架。尽管如此，AI使用仍在增加。数据领导者正从"一刀切"转向更有针对性的治理方法。调查还揭示了AI使用增加与员工数据素养不足之间的矛盾，以及对数据伦理讨论的需求。

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。

斯坦福大学和英伟达研究院联合开发的"矫正点流"为点云姿态估计提供了全新解决方案，将成对配准和多部件组装统一为条件生成问题。该方法学习连续点流场，将点从随机噪声引导至目标位置，并通过自监督重叠预测增强几何理解。实验证明，矫正点流在六个基准测试中均超越现有技术，特别是在处理部件对称性和互换性方面表现出色。联合训练策略使单一模型能从不同数据集中学习共享几何先验，大幅提升性能。

虽然2022年的一些不确定性会持续到2023年，我们仍然需要保持乐观情绪，大胆拥抱数字化，将先进技术集成到现有流程，在协同合作、数据采集和分析、决策洞察等方面获得创新能力，在不确定性中寻求确定，在变局中开创新局。

Yellow.ai研究团队开发了革命性的多模态文档分块技术，让AI系统能像人类一样"看"PDF文档，而非仅仅"读"文字。该方法采用批量视觉处理和上下文保持机制，解决了传统固定长度分块导致的表格分割、内容破碎等问题。在RAG系统测试中，准确率从78%提升至89%，显著改善了文档理解质量。

企业软件系统通常以基础功能层著称，客户往往希望在此基础上进行调整和细致的定制，以服务于特定的用例和部署状况。

这项研究提出了JQL（发音为"Jackal"），一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题：先由人类评估内容教育价值创建基准数据，然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力，接着将这些能力提炼到轻量级评估器中，最后应用于大规模数据筛选。实验表明，JQL在35种语言上显著优于现有方法，甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文，为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。

人工智能和自动化不再是科幻小说的内容；它们在商业和消费者领域都是一种非常真实而且在不断增长的存在。对于许多公司而言，人工智能可以通过高级数据分析简化操作并改善决策制定。自动化日常任务还可以解放员工，让他们集中精力从事可以推动业务发展的大型..

量子计算技术正在不断发展，没有人确切知道哪种量子技术将成为赢家。

网络空间恢复补救能力在安全中扮演中的角色如同美剧《Heros》中那个如何也杀不死的Cheerleader或者《X战警》中金刚狼，拥有着极高的自愈恢复能力。

新思科技于2月18日发布Polaris软件完整性平台的重大更新，通过Code Sight IDE插件的本机集成将其静态应用安全测试（SAST）和软件组成分析（SCA）的功能扩展到开发人员的桌面。

企业信用卡公司Brex面临AI工具采购挑战，传统数月试点流程无法跟上技术快速演进。该公司重新设计采购策略，建立新的数据处理协议和法律验证框架，加速AI工具评估。采用"超人产品市场匹配测试"，让员工深度参与工具选择决策。为工程师提供每月50美元预算自主选择软件工具。CTO建议企业"拥抱混乱"，接受AI工具采用过程的不确定性，避免过度分析导致落后。

美国工程院（NAE）2月6日宣布选举了114名新院士成员和21名国际新院士成员，英伟达创始人兼CEO黄仁勋当选。

近日，国家发展改革委联合中央网信办、工信部、财政部等17部门发起了“数字化转型伙伴行动”，百家企事业单位共助中小微企业纾困和转型发展。

这项研究介绍了MOOSE-Chem3，一种通过模拟实验反馈进行化学假设排序的创新方法。传统的预实验排序仅依靠大型语言模型的内部推理，而该研究提出的实验引导式排序方法则利用先前实验结果来优化决策。研究团队基于三个领域假设构建了高保真模拟器，并验证了其对124个真实化学假设的预测准确性。他们开发的CSX-Rank方法通过功能聚类和反馈分析，将找到最优假设所需的实验次数减少了一半以上，即使在嘈杂条件下也表现出色，为化学研究提供了更高效的探索路径。

近年来，许多在中国运营的企业机构开始研究将其在中国的应用与全球IT系统解耦的可能性，特别是在《数据安全法》、《个人信息保护法》和《数据出境安全评估办法》等中国网络安全法规实施之后。

Kyndryl勤达睿进入Gartner魔力象限，被评为全球移动管理服务领导者。

对于当今的企业，找到一个面向未来的数据框架来满足不断变化的商业需求至关重要。今天，让我们抛开对数据管理的抽象理解，看看如何将数据作为创造收入和价值的新来源。

对于当今的企业，找到一个面向未来的数据框架来满足不断变化的商业需求至关重要。今天，让我们抛开对数据管理的抽象理解，看看如何将数据作为创造收入和价值的新来源。

思科推出8223路由系统和Silicon One P200芯片，用于满足企业日益增长的AI工作负载需求。该系统提供51.2 Tbps以太网固定路由器，P200芯片实现超过3艾比特每秒的互连带宽规模。新设备采用深缓冲设计，相比前代产品节能65%，支持跨数据中心AI集群分布式部署，解决物理空间和电力容量限制问题。