AI in ALL”就是让我们的产品、解决方案以及产品研发过程全面嵌入AI，全面AI化。来，我们将全面推动网络、安全、计算、存储、云、大数据、智能终端等领域全栈产品和解决方案的智原生，让它们在AI技术的加持之下更智能。这是我们要做的事情，也是我们一直努力在做的事情。

在过去18个月当中，数字开发商通过所谓“首次代币发售（简称ICO）”的融资流程筹集到了总计超过200亿美元——其中就包含大量基于区块链的代币（blockchain token）。这些代币包含两种常见类别：“实用”代币与“安全”代币。

阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY，通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类，揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节，为AI技术发展指明了重要方向。

研究显示，随着电信行业知名企业和各垂直行业工业巨头加速部署私有5G网络，2025-2028年间此类网络投资将以约41%的复合年增长率增长，预计2028年年度支出将达到50亿美元。相比LTE技术，私有5G网络在吞吐量、延迟、可靠性和连接密度方面表现更优。特斯拉、现代等企业已将生产设施从Wi-Fi系统迁移至私有5G网络，消除了连接相关的停机问题。

通用汽车公司在2021年1月成立了BrightDrop，通过电动货车和机动托盘的集成生态系统实现第一英里和最后一英里的运输现代化。

伊利诺伊大学研究团队开发的Search-R1系统让AI学会了像人类一样边思考边搜索的能力。通过强化学习，AI能够主动决定何时搜索外部信息、如何整合搜索结果进行推理。该系统在七个问答数据集上平均提升20-24%的准确率，代表了从封闭知识系统向开放学习系统的重要转变，为构建更智能的AI助手奠定了基础。

MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath，包含3716亿个Token，是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术，从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示，使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升，为AI数学能力发展提供了强大支撑。

谷歌DeepMind于2024年12月发布的Gemini 2.0 Flash Thinking模型实现了AI领域的重大突破，让人工智能首次具备了类似人类的"深度思考"能力。该模型通过"推理时计算"技术，能在回答问题前进行内部思考和分析，在编程、数学推理、创意写作等领域表现卓越，标志着AI从"快速反应"向"深度思考"的重要转变。

在实时更新的IT业界新闻、铺天盖地的互联网公司宣传中，“云原生”（Cloud Native）成为一个频繁被提及的字眼。它的火，可以说是多重因素叠加下的结果。

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？

这项由卡内基梅隆大学团队提出的Mod-X框架，旨在解决AI智能体之间无法有效协作的核心问题。通过分层架构设计，包括通用消息总线、语义翻译层、状态管理和区块链安全机制，实现了不同技术背景的AI系统无障碍通信。该框架采用发布-订阅模式，支持语义能力发现和动态工作流编排，为构建真正去中心化的AI生态系统奠定了基础。

提起“开发者”，我们会想到什么？

日前，OPPO正式发布双芯人像科技OPPO Reno8系列，本次OPPO Reno8系列在设计、影像、体验方面进行全面升级，搭载OPPO自研马里亚纳MariSilicon X芯片。

阿里巴巴团队推出DeepPHY，这是首个专门评估AI视觉语言模型物理推理能力的综合平台。通过六个不同难度的物理环境测试，研究发现即使最先进的AI模型在物理推理任务中表现也远低于人类，成功率普遍不足30%。更关键的是，AI模型虽能准确描述物理现象，却无法将描述性知识转化为有效控制行为，暴露了当前AI技术在动态物理环境中的根本缺陷。

工业互联网连接着人、设备、产线、物流、供应商，只有把每一个环节贯穿起来，把每一个有价值的数据采集上来，“线”才不会断，“风筝”才能飞得更高。

王珩：北京丈八网络安全科技有限公司联合创始人、CTO。清华大学硕士毕业，国际知名网络安全团体蓝莲花（blue-lotus）创始团队队员、资深网络安全专家、网络空间靶场产品专家。

南华理工大学等机构联合开发的DOUBLE-BENCH是首个面向真实场景的文档检索增强生成系统评估基准。该研究发现现有评估方法存在严重缺陷，无法准确反映系统真实能力。DOUBLE-BENCH包含3276个多语言多模态文档和5168个精心设计的问题，全面测试结果显示当前系统在检索准确率和多步推理方面仍有重大提升空间，并暴露了系统"过度自信"的问题。

原名"Project Banana"的KDE Linux是一个全新的桌面Linux发行版，旨在展示KDE桌面项目。该项目目前处于预览测试阶段，已在KDE官网公开发布。KDE Linux采用不可变设计，基于Arch Linux构建，使用双只读Btrfs根分区交替更新。与演示用途的KDE Neon不同，KDE Linux定位为超稳定的日常使用系统，仅支持沙盒化应用安装，系统更新采用完整镜像方式。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

尽管人工智能和机器学习令人兴奋，很多最初的试点项目和PoC项目未能全面投入生产。已经取得成功的项目，需要成为战略计划的一部分，获得高管的支持，能够使用合适的数据，有所需的团队，有合适的技术和业务指标，以及项目里程碑，经历多次迭代，快速试错。