从被动方到解决方案伙伴，IT角色的转变离不开业务优先这一思维方式的变革，以及基于成果的信誉和价值驱动文化。本次转炉会议汇集七位CIO，共商IT转型的方方面面。

UC伯克利团队通过理论分析和实证研究发现，许多重要AI任务（如复杂推理、物理模拟、决策制定）本质上需要串行计算，无法通过并行加速解决。研究提出"串行缩放假说"，证明当前主流AI架构在这些问题上存在根本局限，呼吁开发支持深度串行推理的新型AI系统，为未来AI发展指明新方向。

IT部门的低迷也会限制企业满足不断变化的市场需求的能力，延长开发和发布新产品和服务所需的时间，最终会降低客户满意度。

苏黎世联邦理工学院团队通过大规模实验发现，当前主流大语言模型在预测人类标注分歧方面存在显著局限。研究对比了RLVR和RLHF两类模型，发现RLVR模型虽然擅长处理标准化任务，但在理解观点多样性方面表现不佳。这一发现对AI标注系统的实际应用具有重要指导意义。

威胁情报本身与令威胁情报在组织范围内可执行的因素之间存在脱节。在当今威胁订阅源非常丰富的情况下，收集威胁情报并不是问题所在，不过威胁的数量却令安全分析人员难以确定需要优先处理的关注事项

这篇研究介绍了Micro-Act，一种创新框架，旨在解决问答系统中的知识冲突问题。由香港大学等机构研发的这一方法能够自动感知上下文复杂度，并将知识源分解成一系列细粒度比较，有效克服了传统方法在处理复杂冲突时的局限性。实验表明，Micro-Act在五个基准数据集上显著超越了现有技术，并在无冲突场景中保持稳健性能，为构建更可靠的检索增强生成系统提供了新思路。

著名的教育家约翰·杜威这样定义思维：“以一种观察到的事物为依据，去推测或判断出其他的事物，然后将作为依据的事物当做后者推测数的事物的机遇或者基础，从而产生信念。”

技术领域又一个动荡之年即将结束，如果没有关注企业领域最重要的主题：云计算，你就很难做出关于未来一年的任何预测。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

《富爸爸穷爸爸》已经告诉我们，真正走上财富自由的通道绝不是靠时间换金钱，而是靠打造赚钱工具来源源不断的钱生钱。

MIT研究人员开发出自适应语言模型(SEAL)框架，让大型语言模型能够持续学习并通过更新自身内部参数进行适应。SEAL教会模型生成自己的训练数据和更新指令，永久吸收新知识并掌握新任务。该框架采用双循环系统和强化学习算法，让模型学会创建个性化学习指南。在知识整合测试中准确率达47%，在少样本学习中成功率达72.5%。这对企业AI应用具有重要意义，特别适用于动态环境中的AI智能体，但仍存在灾难性遗忘等局限性。

TAO工具提供提供QAT(Quantize Aware Training)量化感知的训练模式，不过目前QAT效果还在验证当中，倒也不急于使用，因此我们还是以标准模式来训练。

研究团队推出开源AI搜索框架ODS，在复杂推理任务中准确率达75.3%，超越GPT-4o搜索版近10个百分点。该框架采用双核心架构设计，包含智能搜索工具和推理代理两个组件，能够理解问题、主动搜集信息并进行多步推理。ODS完全开源且支持插件化配置，打破了AI搜索技术垄断，为技术民主化开创新局面。

微软研究院团队开发的BitNet v2技术实现了AI大语言模型的重大突破，通过创新的H-BitLinear模块和哈达玛变换技术，成功将模型激活精度从8位降低到4位，同时保持了几乎相同的性能表现。这项技术显著提高了模型的计算效率和硬件利用率，为AI模型在边缘设备和批量推理场景中的部署开辟了新道路，有望推动AI技术的更广泛普及应用。

戴尔“避风港”方案针对我们勒索病毒及破坏性网络攻击提供了全面的解决方案。

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言模型的高效扩展提供了新思路。

“人工智能+教育”行业面临的挑战不是市场有多大，而是如何实现技术、数据、以及内容方面的有效协同，建立规范化的教育新体系，将蛋糕做大的同时更要做美、做稳。

就目前来讲，人工智能的宣传主要集中在算法层面。但是，真正的爆炸性新闻却来自硬件世界——没错，来自由线路、芯片与电子元件组成的世界。硬件又回来了!

主动智能的方法可以在很大程度上解决“数据不通”的问题。

StepFun公司推出的Step1X-Edit是首个能够媲美GPT-4o和Gemini2 Flash等商业模型的开源图像编辑AI。该模型通过整合多模态语言理解和扩散图像生成技术，能够处理11种编辑任务，在新构建的GEdit-Bench基准测试中表现优异，为图像编辑技术的民主化开辟了新道路。