紫光以全新姿态——国产品牌商用计算机新势力正式宣布进入计算机市场，并推出了全新的Unis系列台式机和Unis系列显示器产品。

“开源软件竞争力”，正成为企业的核心关注焦点。但不妨放大了看，不仅仅是因为开源软件吞噬了世界，开源的理念，也正在深入每一家企业、每一个组织，让其具有强大的开放力、创造力和成长动力。

华为昇腾团队发布了Pangu Pro MoE，这是全球首个采用混合分组专家（MoGE）架构的72B参数稀疏语言模型。该模型专为昇腾NPU优化设计，通过创新的专家分组策略解决了传统MoE模型的负载不均衡问题，实现了完美的计算负载分配。模型仅激活16B参数处理每个token，在推理效率上显著超越同规模密集模型，为大规模AI应用提供了高效解决方案。

阿里巴巴达摩院联合南洋理工大学的研究团队发现，当前AI模型在几何推理中频繁出错的根本原因是视觉感知能力不足。他们提出了分阶段训练框架，先强化AI的基础视觉感知能力，再进行复杂推理训练。实验显示，这种方法使3B参数模型在几何推理任务上准确率提升9.7%，接近GPT-4o的表现水平，为AI视觉理解能力提升提供了新思路。

保险企业纷纷选取适合自身资源禀赋的战略侧重点，建立由数据、技术、机制等组成的数字化支撑体系，具体表现为产品个性化、线上渠道多元化，管理扁平化，服务一站式等等，实现以客户洞察为核心的全方位数字化业务能力。

随着IT成为企业运营的核心支撑，IT服务台的重要性日益凸显。现代ITSM平台已从简单的帮助台发展为复杂的管理系统，集成了工单跟踪、资产管理、性能监控等功能。这些平台的核心是工单门户，确保请求得到及时处理。许多产品强调自助服务功能和AI集成，通过智能路由、预测分析和生成式AI来提高问题解决效率。本文详细介绍了21款主流ITSM工具，帮助企业选择适合的解决方案。

甩掉分支，对IBM来说，专注是必然的。那么对于Kyndryl而言，拆分的意义又是什么？正式剥离后如何重新启程？市场机会点在哪？围绕这些话题，我问了Kyndryl大中华区“新掌门”郑军五个问题。

浙江大学和阿里巴巴团队开发Memp框架，为智能体构建程序性记忆能力。该系统通过构建、检索、更新三个模块，让智能体从过往经验中学习，显著提升任务成功率50%，执行效率提升一半。更重要的是，强模型的记忆可传递给弱模型，实现经验共享。这项研究为构建具有持续学习能力的智能系统开辟新路径。

ByteDance研究团队构建了Multi-SWE-bench，这是首个覆盖七种主流编程语言的AI编程能力评测平台，包含1632个人工验证的真实Bug修复案例。测试显示现有顶级AI模型存在严重的语言偏见，在Python以外语言上表现大幅下降。研究同时启动了Multi-SWE-RL开源社区，发布4723个训练实例，为开发通用AI编程助手提供基础设施。

想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

从发展历程、核心技术、人才团队、商业模式等方面深度揭秘OpenAI。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

复旦大学与上海人工智能实验室联合开发的Learnable SMPLify技术，将传统人体姿态计算的耗时从12秒缩短至0.06秒，实现200倍速度提升。该方法通过神经网络学习姿态转换规律，摒弃传统反复优化策略，采用时间序列数据构造、人体中心坐标标准化和残差学习等创新设计，在保持高精度的同时大幅提升计算效率，为VR、游戏制作、体育训练等领域提供实用解决方案。

中国企业技术出海与马来西亚的数字化征程。

中国企业技术出海与马来西亚的数字化征程。

北京邮电大学联合腾讯团队开发的We-Math 2.0系统，通过构建491个知识点的数学知识体系、创新的三维难度建模和渐进式强化学习框架，让AI模型获得了真正的数学推理能力。该系统仅用9800个高质量样本就达到了与大规模数据训练相当的性能，在多个基准测试中表现优异，为AI数学教育应用开辟了新道路。

这项研究介绍了RPEval，一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度：情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性，通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先，而GPT-4o虽在决策方面表现出色，但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。

「行业的快速更替加剧程序员内卷，大龄焦虑和玩命加班令一部分人选择跳出这个行业，有人转型成功，有人遭受了毒打，还有人又回流回去。“大龄程序员去哪了”成为了社交媒体的热门话题之一。 深燃（ ID : shenrancaijing) 的一篇文章，程序员的转行之路。」

Meta公司联合多所大学发布"软令牌"新技术，首次实现AI连续推理训练。该方法让AI摆脱传统的逐步推理模式，能同时探索多种思维路径，如人脑般灵活思考。在数学推理任务中，新技术保持了原有准确率，在多样性指标上显著超越传统方法，且对模型原有能力影响更小。关键突破是发现软训练配合硬推理的最佳组合，让现有部署系统无需改造即可受益。