本文探讨了企业在采用生成式AI时快速与谨慎两种策略的利弊。尽管早期AI项目失败率高，但一些先行者通过多次尝试已获得显著收益。文章分析了自建与购买的选择，以及如何平衡创新与风险，强调了在AI领域保持学习和实验精神的重要性。

北京大学联合字节跳动推出MoVieS技术，能够从单镜头视频中快速重建4D动态场景。该系统采用"动态溅射像素"概念，统一处理场景外观、几何和运动信息，在一秒内完成传统方法需要数小时的重建任务。技术支持新视角合成、3D点追踪、场景流估计等多种应用，在保持高质量的同时实现数量级的速度提升。

过去一年间，AI模型迎来一波蓬勃发展。无数模型开始通过学习作品创造出新的艺术、音乐和代码。但随着工具的逐渐强大，悬而未决的法律难题可能会影响到该领域的未来。

在一个焦虑的环境里，做一个淡定从容的人。

即时通讯软件的使用正在让企业对数据的管控力变弱，而要重新获得对数据的管控力，企业必须有所作为。

近日，Rackspace帝普连续第二年被CRN评为基础设施类别的“2019年最酷的云计算供应商”之一。

在软件产业数十年的发展史中，Open Source（开源）运动占据了大部分篇幅，有趣的是，如何看待开源，恰恰折射出软件行业的风向变化。

英特尔为数据中心提供了新装备。

英特尔为数据中心提供了新装备。

随着网安法的实施，企业对数据安全的重视程度也有了很大的提升。因此，下一步将顺应形式，对企业数据安全如何保障，再进行一次深入探讨，现规划2022年至顶网数据安全评估方案如下：

麻省大学团队开发PatchInstruct方法，通过"补丁分解"技术让大型语言模型无需重新训练即可准确预测时间序列数据。该方法在天气和交通预测中表现优异，短期预测误差降低85%，速度提升100-500倍，为实时预测应用提供了轻量级、高效的解决方案，展现了通用AI适应专门任务的新可能。

毛基业预测，未来5年到15年内，大量的企业创新将以数字技术为抓手和基础，这些技术的进步和能力的进化将是创新变革的最大驱动力。

Adobe Research与德州大学联手开发"自我强迫"训练法，让AI在视频生成时边做边学，彻底解决传统方法中错误会越积越多的问题。这种创新训练方式实现了真正的实时视频生成，在单GPU上达到17帧每秒的处理速度和亚秒级延迟，为直播、游戏和实时交互应用开辟了全新可能性。研究团队还引入滚动键值缓存机制，实现了理论上无限长的视频生成能力。

北京交通大学等机构联合开发出首个多图像视觉定位AI模型Migician，能像人类一样在多张图片中精确定位目标物体。该模型平均准确率达63.82%，比同类AI高出25个百分点，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域具有广泛应用前景。研究团队构建了63万样本数据库和全面测试平台，并将所有资源开源，为多模态AI发展开辟新方向。

ETH苏黎世大学研究团队提出OBR(最优脑重建)框架，创新性解决了大语言模型压缩中量化与剪枝方法的根本冲突。通过"分组错误补偿"机制，OBR实现了W4A4KV4+50%稀疏性的极端压缩，在保持优秀性能的同时获得4.72倍速度提升和6.4倍内存节省，为边缘设备部署大模型开辟新道路。

谷歌发布Pixel 10系列AI手机，抢在苹果iPhone 17之前推出。新设备搭载Tensor G5处理器，配备Visual Overlays相机功能、主动式Magic Cue助手、Camera Coach拍照指导、实时语音翻译等AI功能。Gemini Live新增音调检测，可根据用户情绪调整回应。设备还支持C2PA标准识别AI修图，Voice Translate实现实时通话翻译。

用友作为数智化服务商正在与数科公司融合创新，共同服务更多以央国企为代表的行业领先企业的数智化转型。

“以数据重塑生产力，共创智能世界。”正是爱数的愿景，而且爱数还建立了“数据战略屋”模型，引导客户建设自己的数据战略。

安全研究人员发现，谷歌Gemini CLI等生产级AI系统容易受到图像缩放攻击。攻击者通过在图像中嵌入恶意提示，利用AI系统的图像缩放算法使隐藏指令在缩放后显现，从而绕过安全机制实现数据窃取。研究团队开发了开源工具Anamorpher来演示此攻击技术。谷歌回应称这并非默认配置下的安全漏洞，只在用户明确信任输入并覆盖默认设置时才可能发生。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？