数字化浪潮奔涌而来。站在百年变局的发展十字路口，企业面临新技术、用户需求、产品同质化等多重挑战，亟需在不确定性的时代中优化或重塑企业竞争力，找准破局之道。

近期，高通公司总裁兼CEO安蒙在多个采访中也展望了生成式AI在2024年的发展方向，他指出生成式AI走向终端，将变革用户与终端交互的方式。

在武汉引进的“拔尖”企业中，世界500强之一的中国电子将 “中国电子云”全球总部落户武汉的消息，无疑打响了数字经济提速的第一枪。

来自世界各地的日用产品被运送到全球各个角落，让客户可以轻松购买得到，以至于很少思考这其中的运作环节。从在西班牙超市购买的法国香槟，到在英国小商店购买的德国香肠，这已经成为了一种生活方式。

HDFC银行的企业数据管理负责人和我们讨论了当今数据领导者面临复杂的平衡之术，阐明了如何在不忽视良好数据治理的情况下从数据中获取价值。

一家SaaS企业需要在平台化、行业化、一体化、国际化四个方面发力，才能实现规模化成长。

“老王，老王，公司的财务软件突然没法访问，快帮我看看咋回事啊！”隔壁财务部门的小李同学略显慌张的冲进IT部门经理老王的办公室。

当新冠疫情爆发的时候，美国家庭人寿保险公司（Aflac）的独立代理/特许经营业务看起来似乎陷入了僵局。虽然Aflac的另一个主要部门B2B保险业务相对来说没有受到疫情太大的影响，但是独立代理人服务却命悬一线，正如这家上市企业正在进行的云转型一样。

与目前市场的大多数DPU采用众核机构不同，中科驭数选择了异构核的技术路线，通过即时的软件配置来定义芯片内部数据运算逻辑，在保障充沛算力的同时，以最低功耗支撑更多运算负载类型。

马里兰大学研究团队开发了"去预设"方法，通过将复杂声明分解为无预设前提的简单问题，让AI像侦探般系统性验证每个假设。该方法显著提升AI信息验证准确率2-5%，大幅降低对提示词变化的敏感性，为构建更可靠的AI系统提供新思路。研究在生物医学等复杂领域表现尤其出色。

对海量数据进行管理和利用，离不开一个好的大数据平台，而建立一个企业级大数据平台需要包括软硬件平台的最优适配,以及多种维度解决用户应用大数据过程中所遇到问题的能力。

UniGeo是一项开创性研究，它利用视频扩散模型来一致性地估计视频中的几何信息（如表面法线和坐标）。与传统方法不同，UniGeo在全局参考坐标系中进行预测，而非每帧的局部相机坐标系，从而有效利用视频模型中的帧间对应关系。研究团队提出了共享位置编码策略，并采用多任务联合训练方法，显著提高了几何属性预测的准确性和一致性。实验表明，即使只在静态视频数据上训练，UniGeo也能泛化到动态场景，为VR/AR、机器人技术和自动驾驶等领域提供了可靠的几何信息估计解决方案。

MIT研究团队开发出突破性的音频驱动视觉重建技术，让AI仅通过声音就能重建完整视觉场景并进行智能对话。该系统在场景识别上达到87%准确率，能够从复杂音频中提取空间布局、物体位置等视觉信息。这项技术将为视觉障碍人士、智能家居、自动驾驶等领域带来革命性应用，代表了多模态人工智能发展的重要里程碑。

Meta研究团队提出DyT技术，用极简的动态双曲正切函数替代传统标准化层，在视觉、语言、语音等多领域测试中均达到或超越原有性能。这项研究挑战了标准化层不可或缺的传统观念，证明简单直接的方法有时比复杂方案更有效，为神经网络架构设计开辟了新思路。

MIT科学家首次揭示失语症患者大脑重新学习语言的神经机制。研究发现，康复过程中大脑经历"重新布线"，健康神经元建立新连接，右脑临时接管语言功能，最终形成替代神经通路。个体差异源于大脑结构、年龄、基因和损伤位置的不同。研究为开发个性化脑刺激、多感官训练、虚拟现实康复等新治疗方法提供科学依据，有望显著提高失语症治疗效果。

最近一段时间，国家在大力号召节约粮食，而勤俭节约正是中华民族的传统美德，从普遍意义上说，节约粮食既是尊重农民的辛苦劳动，也给我们增加了未来面对不可知风险的底气。

Meta AI团队联合MIT等机构开发的MetaCLIP 2系统，首次实现了真正的全球化AI视觉理解。该系统支持300多种语言，不仅突破了传统多语言AI的"诅咒"问题，还让英语性能提升0.8%，在多项国际测试中创下新纪录。通过创新的训练策略和开源架构，为构建真正服务全人类的AI技术奠定了基础。

随着首席信息官的角色不断发展，数字化转型需要业务做更多的努力，利用技术来实现目标。但要做到最有效，CIO们需要打破多年来的一些坏习惯。

这篇研究介绍了CSVQA，一个专为评估视觉语言模型在STEM领域推理能力的中文多模态基准测试。该数据集包含1,378道涵盖物理、化学、生物和数学的问题，每题都要求模型分析科学图表并进行专业推理。实验评估了15种VLM，结果显示即使最强大的模型o1也仅达到49.6%的准确率，揭示了当前AI在科学推理方面的明显局限。研究还发现模型在不同学科表现不一，思维链提示效果因模型而异，为未来改进指明了方向。

慕尼黑大学研究团队发现当前多模态AI存在"视觉盲区"问题，在学习时过度依赖文字而忽视图像信息。他们开发的DARA技术能够动态调节AI的注意力分配，用约100个参数实现10%性能提升，并创建了TrueMICL数据集来准确评估真正的多模态学习能力。该研究为多模态AI的发展指明了新方向。