如果没有文化层面的变革，数字化转型只能是一句空话。只有取得良好平衡，才能切实获得回报。

2023 年末将至，几乎每个产业都在经历着集体转型——AI技术的发展带来了近乎全新的工作方式。

亚马逊FAR部门研究团队通过创新的"掩码比特建模"技术，突破了图像生成领域的传统认知。研究发现离散方法劣势源于信息容量不足而非技术路线缺陷，提出的BAR框架通过渐进式比特预测解决大词汇表计算难题，在ImageNet-256上创下0.99 gFID新纪录，同时实现数十倍的速度提升，为AI图像生成开启质量与效率并举的新时代。

厂商和解决方案提供商致力于让客户应对GDPR不那么困难，推出了各种功能和能力评估GDPR相关数据所在位置、将用户意愿偏好付诸行动、让用户能够统一查看关于企业组织的所有数据、以及为未来管理GDPR数据制定计划。

腾讯AI实验室推出认知内核-专业版，这是首个完全开源且几乎免费的AI智能体框架。该框架通过创新的分层架构和统一接口设计，最大化利用大语言模型能力，避免对昂贵专有工具的依赖。研究团队还训练了8B参数的CK-Pro-8B模型，在GAIA基准测试中超越同等规模开源模型，为AI助手的民主化发展提供了重要技术基础。

疫情迫使政府机构重新评估其数字战略并进行转型。由于资源稀缺，各国政府的优先事项发生了变化。疫情的影响加快了向远程工作模式转变的速度，同时对政府工作人员比例较大的城市产生了负面影响。

NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。

“现在谈数字化转型并不是赶时髦。”联想凌拓产品管理和营销高级总监林佑声开门见山，“其实，从实现虚拟化开始，数字化这个问题已经被提上了议事日程。”

四川大学和北京智源人工智能研究院研究团队发现，当前最先进的大语言推理模型存在"装懂"问题：面对信息不完整的数学题时，只有25%会主动询问缺失信息，大部分选择猜测答案。研究构建CRITIC-math数据集系统测试了这一现象，发现AI表现出思维背叛、过度思考、幻觉填空三种典型行为，揭示了当前AI训练中忽视求助意识培养的根本缺陷。

6月26日，MWC19 上海展会开幕，这是在中国颁发5G商用牌照后业内第一个世界级盛会，三家电信运营商的主要负责人均受邀参加，并在GSMA主论坛上齐齐为5G发声。

如同高跟鞋之于女人，格子衫之于程序员，奥特曼之于小男孩…总有一股说不清，道不明的因子，让他们如同被施附了魔法一般，甘愿沉浸其中。今天，CDM之于企业ITer，也正在徐徐呈现属于它的独一无二的“数据魔法”。

近日，自适应云安全技术服务提供商青藤云安全对外公布，获得由红杉资本中国领投，红点创投中国基金、真格基金、宽带资本CBC参投的B轮2亿元人民币融资，再次创下安全行业单笔融资新高。

这项研究提出了"交织式推理"方法，通过强化学习训练大语言模型在复杂推理过程中穿插输出中间答案。与传统的"先思考后回答"模式不同，这种方式让模型像人类一样边思考边给出阶段性结论，不仅将首词响应时间平均减少80%以上，还在某些任务上将准确率提升高达19.3%。研究表明，模型本身就具备交织推理的潜力，通过适当的奖励机制可以显著增强这一能力，并泛化到未见过的复杂推理任务中。

由于全球范围技术工人预计短缺180万到350万人，所以安全从业者正在艰难地支撑着。尽管有许多工具可以帮助他们，但是绝大多数工具都存在集成方面的问题。尽管攻击者可能会将注意力更多地转向政府和政治目标，但2019年保护企业网络也并不会变得很容易。

近期，F5发布了《2020年应用服务状况报告（亚太版）》，这已经是F5连续六年发布相关研究报告。在调查中，F5就当前数字化转型带来的挑战和机遇，为我们了解塑造应用格局的趋势以及该地区组织如何通过转型来满足数字经济的多变需求提供了独特的视角。

这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成，旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格，系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现，不同策略实现间存在显著差异，基于边缘的不确定性策略整体表现最佳，随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导，有助于降低入门门槛，促进技术在实际应用中的普及。

南洋理工大学等机构联合开发的LongVie系统突破了AI长视频生成的技术瓶颈，能够生成长达一分钟的高质量可控视频。该系统通过统一初始化、全局控制标准化、多模态控制框架和退化感知训练等创新技术，解决了传统方法中时间一致性差和视觉质量下降的核心问题，在视频编辑、场景转移和3D模型动画等应用领域展现出巨大潜力。

想象一下，你正在使用导航软件寻找一个陌生城市中的目的地。地图上显示的是从高空俯瞰的街道和建筑，而你看到的却是地面视角的实际场景。这两种视角之间的巨大差异常常让人感到困惑——地图显示"应该在右边拐弯"，但现实中你可能完全认不出那个拐弯点。

Meta公司FAIR实验室的研究团队提出了多令牌注意力机制，这是一种突破性的AI注意力计算方法。通过引入卷积操作，新机制让AI能够同时关注文本中的多个位置并协调整合信息，解决了传统注意力机制"一心一用"的根本局限。在大规模语言模型和长文本任务中，该技术显著提升了AI的信息检索和理解能力。

认知迁移正在进行。哈佛大学教授指出AI采用速度极快，可能比工业革命影响大10倍、速度快10倍。一些人已将AI融入工作流程，但更多人面临不确定性和焦虑。尽管AI在软件开发等领域展现巨大潜力，但技术本身仍存在幻觉、健忘等问题。信任度因地区而异，中国为72%，美国仅32%。这场变革更像是管理性替代而非机遇，许多人发现未来可能没有他们的位置。