戴尔科技集团全球执行副总裁、大中华区总裁黄陈宏认为，新基建有“四新”，依靠新技术，特别是信息技术、大数据技术，激发新需求、创造新模式，新基建需要新人才，新基建需要新的PPP模式。

与放射学及眼科等单纯面向某一领域的学科不同，AI病理学工具能够将生物化学、免疫学乃至遗传学领域的成果整合起来，从而为组织薄切片及染色样本的图像添加分子级别的细节观察。

这是“云端赏珠峰”呈现的美景。数千万足不出户的人们通过这一24小时实时景观且360度全景呈现的珠峰云直播，以“身临其境”的方式领略了不同时段下珠峰变幻莫测的盛景，体验了珠穆朗玛峰的壮美与险峻。

工业互联网安全本身属于一个复杂的系统工程，随着全球范围内工业互联网的安全威胁形势日趋严峻，如何在满足工业生产业务正常运转的同时，减轻安全威胁带来的影响是当前工业领域面临的最紧迫问题。

俄罗斯AIRI研究院联合斯科尔科沃理工学院首次系统性解决了语音数学表达式转换问题，开发出能将口述数学公式准确转换为LaTeX格式的AI系统。研究团队构建了包含66,000个人工标注样本的大规模多语种数据集，采用语音识别后处理和端到端多模态两种方法，在数学表达式转换任务上取得了27-30%的字符错误率，显著优于现有技术，为自动化数学教育和学术交流提供了重要技术基础。

——记于“2024世界智能网联汽车大会”

英特尔本周一发布一系列重要公告，也成为该公司CEO Pat Gelsinger领导之下努力推动转型的积极指标。

新加坡南洋理工大学研究团队开发出EgoTwin系统，这是首个能够根据文字描述同时生成第一人称视频和匹配人体动作的AI框架。该系统通过创新的头部中心动作表示方法和因果交互机制，解决了视角对齐和动作画面同步的核心难题，在17万样本的真实数据集上实现了显著性能提升，为VR内容创作、影视制作等领域提供了新的技术可能。

腾讯主攻政务市场数字化的WeCity项目，先后拿下广东省政府10亿大单、长沙政府市5.2亿和成都市政府8.7亿大单，如果没有微信这个超级入口，以及庞大的技术支撑，是根本不可能的。这背后体现的当然是一家公司C to B的综合能力。

2025年，企业数据平台已成为业务运营的核心支撑，随着AI深度融入日常工作流程，企业对清洁、易用的实时数据需求激增。Apache Iceberg和Delta Lake等开放格式正在打破供应商锁定，统一平台将编排、治理和元数据管理集成一体。主要厂商纷纷推出AI原生功能，支持混合云和边缘部署。预测显示，企业数据平台市场将从2025年的1113亿美元增长至2032年的2435亿美元，年复合增长率达11.8%。

在传统的“微笑曲线”中，研发和营销分别占据价值链较高的两端，居中的生产制造则处于价值链较低的位置。欧美品牌通常占据研发设计和品牌溢价的主动权，把低利润的生产制造环节转移到中国和其他劳动力成本较低的地区来完成。

这篇论文介绍了一种名为"低秩克隆"(LRC)的新型知识蒸馏方法，能极大提升小型语言模型的训练效率。哈尔滨工业大学深圳校区和百度公司的研究团队通过训练可学习的低秩投影矩阵，同时实现了软剪枝和激活克隆，避免了传统方法中的信息损失和对齐效率低下问题。实验证明，仅用100亿-200亿文本单元训练的LRC模型性能可匹配或超越需要万亿级训练数据的现有模型，训练效率提升1000倍以上，为资源受限场景下的高性能语言模型开发提供了突破性解决方案。

"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时，才明白我们看的不是作品，而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能，让Google从‘伦敦那帮疯子在搞AGI‘转变为全公司共识。DeepMind让AI‘合理地幻觉‘来创造突破，就像Astra技术让用户第一次惊呼‘AI能做到比想象更多‘——这不仅是技术革命，更是重新定义创造力的开始。"

本篇文章便要深度对比分析市场各主流超融合和厂商，帮助超融合入门用户全面而深入地理解超融合概念，并能从核心关键方面来了解不同厂商及产品的特点，从而结合企业的情况进行有针对性的评估与选择。

新加坡国立大学研究团队通过数据分析揭示，当前AI学术会议面临四大危机：研究人员年均发表超过4.5篇论文、会议碳排放超过主办城市日排放量、71%相关讨论呈负面情绪、会场容量不足需抽签限制参与。研究提出社区联邦会议模式，将传统集中式会议分解为全球评议系统、地区小型中心和数字协作平台三层架构，以实现可持续的学术交流。

对于资产重、成本高、政策紧、市场不稳定的钢铁企业来说，数字化转型迫在眉睫。

近一段时间，生成式 AI 技术经历了飞速的进步，尤其是在强推理模型（Reasoning-LLM）的推动下，AI 从大模型训练到推理应用的范式发生了剧变。

以Real Transformation为题，以其全面、创新、发展、开放的姿态，再次携手合作伙伴。

纽约大学团队提出Calibrate-Then-Act框架，让AI智能体学会在探索新信息与行动成本间找平衡。通过显性推理环境先验和成本约束，CTA方法在知识问答、编程等任务中展现出强大的适应性决策能力，94%匹配最优策略。研究证明显性推理胜过端到端隐性学习，为构建更智能、实用的AI系统提供了重要理论基础。

南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法，仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据，无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法，效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力，为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。