随着AI工具如ChatGPT的普及，学生和专业人士正逐渐放弃传统搜索引擎转向AI直接获取答案。这一变化预示着搜索引擎优化（SEO）行业的衰落和语言模型优化（LMO）的兴起。与SEO通过关键词堆砌等手段操控排名不同，LMO专注于创建真正有用的内容，让AI能够理解、信任并提供最佳答案。企业需要转变思维，从"如何获得排名"转向"如何帮助用户"，通过提供原创、有价值的内容在AI搜索时代保持竞争优势。

有一天，当你看到美国前总统奥巴马、亚马逊CEO贝佐斯，以及巴菲特、特斯拉CEO马斯克等多个知名大V发送推文，号召你向指定地址发送比特币，并以双倍形式返还，你会相信吗？

谷歌DeepMind团队开发出突破性的AI元学习技术，让人工智能首次具备了类似人类的"举一反三"能力。通过结合元学习和神经网络架构自动搜索，AI系统能够快速适应全新任务，仅需传统方法十分之一的训练数据就能达到相似性能。这项技术在医疗诊断、个性化推荐等领域展现出巨大应用潜力，为AI从简单模式识别向真正智能学习的转变奠定了重要基础。

这个看不见的勒索者出的牌简直如懂我心。作为IT主管，去年初我从IT企业跳槽到了这家医学检测公司，公司老板是个海归，管理模式更西式，我也如鱼得水，多年积累的技术和管理经验得到了尽情的发挥。

瑞典央行与金融机构及国家安全部门深化合作，共同应对网络威胁。今年5月，瑞典遭遇大规模分布式拒绝服务攻击，政府和金融机构受到严重冲击。总理克里斯特松承诺增加资金支持，建立更强大的公私合作伙伴关系。央行将举办第二届在线网络安全挑战峰会，鼓励金融机构提升网络安全能力。瑞典金融协会敦促建立危机管理机制，与国家网络安全中心等机构协调配合。

这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究，提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同，该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条，采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术，在四个主流数据集上达到最优性能，为移动文档数字化提供了高效解决方案。

今年微软Build 2025大会上，微软CEO萨提亚-纳德拉（Satya Nadella）在AI成为人类智能副驾的目标和梦想已经实现的前提下，又提出了开放智能体网络（Open Agentic Web）。他认为，未来的企业、组织和个人社会将是一个更加开放、更加集成、更加多元的开放智能体网络。

数字化浪潮奔涌而来。站在百年变局的发展十字路口，企业面临新技术、用户需求、产品同质化等多重挑战，亟需在不确定性的时代中优化或重塑企业竞争力，找准破局之道。

近期，高通公司总裁兼CEO安蒙在多个采访中也展望了生成式AI在2024年的发展方向，他指出生成式AI走向终端，将变革用户与终端交互的方式。

在武汉引进的“拔尖”企业中，世界500强之一的中国电子将 “中国电子云”全球总部落户武汉的消息，无疑打响了数字经济提速的第一枪。

来自世界各地的日用产品被运送到全球各个角落，让客户可以轻松购买得到，以至于很少思考这其中的运作环节。从在西班牙超市购买的法国香槟，到在英国小商店购买的德国香肠，这已经成为了一种生活方式。

陈运文34岁那年，是2015年，他离开任职多年的大厂，转而投身于“大众创业、万众创新”的时代浪潮中。从此，他成为达观数据董事长兼CEO，他的使命是“扛起国内文本智能处理ToB业务这面大旗”。

HDFC银行的企业数据管理负责人和我们讨论了当今数据领导者面临复杂的平衡之术，阐明了如何在不忽视良好数据治理的情况下从数据中获取价值。

一家SaaS企业需要在平台化、行业化、一体化、国际化四个方面发力，才能实现规模化成长。

“老王，老王，公司的财务软件突然没法访问，快帮我看看咋回事啊！”隔壁财务部门的小李同学略显慌张的冲进IT部门经理老王的办公室。

当新冠疫情爆发的时候，美国家庭人寿保险公司（Aflac）的独立代理/特许经营业务看起来似乎陷入了僵局。虽然Aflac的另一个主要部门B2B保险业务相对来说没有受到疫情太大的影响，但是独立代理人服务却命悬一线，正如这家上市企业正在进行的云转型一样。

与目前市场的大多数DPU采用众核机构不同，中科驭数选择了异构核的技术路线，通过即时的软件配置来定义芯片内部数据运算逻辑，在保障充沛算力的同时，以最低功耗支撑更多运算负载类型。

马里兰大学研究团队开发了"去预设"方法，通过将复杂声明分解为无预设前提的简单问题，让AI像侦探般系统性验证每个假设。该方法显著提升AI信息验证准确率2-5%，大幅降低对提示词变化的敏感性，为构建更可靠的AI系统提供新思路。研究在生物医学等复杂领域表现尤其出色。

对海量数据进行管理和利用，离不开一个好的大数据平台，而建立一个企业级大数据平台需要包括软硬件平台的最优适配,以及多种维度解决用户应用大数据过程中所遇到问题的能力。

UniGeo是一项开创性研究，它利用视频扩散模型来一致性地估计视频中的几何信息（如表面法线和坐标）。与传统方法不同，UniGeo在全局参考坐标系中进行预测，而非每帧的局部相机坐标系，从而有效利用视频模型中的帧间对应关系。研究团队提出了共享位置编码策略，并采用多任务联合训练方法，显著提高了几何属性预测的准确性和一致性。实验表明，即使只在静态视频数据上训练，UniGeo也能泛化到动态场景，为VR/AR、机器人技术和自动驾驶等领域提供了可靠的几何信息估计解决方案。