根据“全球数据保护指数”对来自18个国家的2200名IT决策者开展的调查，发生事故后无法恢复数据的企业数量相比2016年增加近一倍。

营销一直是TCL实业最迫切的需求，“6+1”战略将第一个项目也是最重要的一个项目锁定在数字营销中台，希望实现跨营销、供应链、制造、财务等多域多系统数据集成，全链路的离线及实时数据分析。

数据库系统高可用集群，采用2台戴尔易安信PowerEdge R740搭载Oracle RAC集群，实现数据库的高可用，为业务应用系统提供数据库服务。

Hypo Sciences团队开发的LatentChem系统首次让化学AI学会"静默思考"，在连续思维空间中进行推理而非冗长的文字描述。实验发现AI会自发选择这种高效推理方式，在保持准确性的同时将推理速度提升超过10倍。该研究验证了化学推理的连续性本质，为科学AI发展指出新方向，有望大幅加速药物发现和化学研究进程。

韩国KAIST团队开发的Mol-LLaMA是首个能像化学专家一样理解分子并解释其性质的AI系统。该系统通过融合2D和3D分子信息，不仅能准确预测分子特性，还能详细解释背后的科学原理，在药物发现、化学教育等领域展现出巨大应用潜力，为分子科学研究开启了AI辅助的新时代。

尽管数据库和商业软件巨头Oracle发布的季度财报和指引都好于预期，但其股票还是在当天晚些时候受到了打击。

日前,Microsoft Inspire China 微软中国·启迪合作伙伴大会隆重启幕。作为微软重要的合作伙伴之一,神州数码重磅出席本次峰会,带来了结合数云融合战略与AI新时代的深度洞见与思考。

Mobileye的失速，成于安全、便捷的黑盒方案，败于时局的预判与对手的穷追猛赶。即便在副总裁兼中国区董事总经理Elie Luskin的眼中，“看待智驾芯片的衡量角度也许应该调整一下，不能只看数字本身，而要看成本、安全、性能等。”

谷歌正式推出其最强大的Gemini 2.5深度思考AI模型，但仅向每月250美元的AI Ultra订阅用户开放。该模型基于Gemini 2.5 Pro，通过增加"思考时间"和并行分析来处理复杂查询。深度思考模型在多个基准测试中表现优异，在人类最终考试中得分34.8%，远超其他模型的20-25%。该模型特别擅长数学推理、科学分析和编程，响应时间需要数分钟，每日使用次数有限制。

SpeakLeash团队联合波兰多所大学开发的Bielik 11B v2语言模型，仅用110亿参数就在多项测试中击败了参数量大2-6倍的模型。该模型专门针对波兰语优化，采用创新的深度上扩架构和智能训练技术，在波兰语理解、跨语言能力和数学推理等方面表现卓越，为非英语语言AI发展提供了新路径。

你不必是零售巨头，就可以使用AI来改善你的供应链。

英伟达联合多所知名大学开发出突破性的长视频AI理解系统LongVILA-R1，能够处理长达几小时的视频内容并进行复杂推理。该系统通过5.2万个精心构建的问答数据集、创新的两阶段训练方法和高效的MR-SP基础设施，在多项测试中表现优异，甚至可与谷歌顶级模型相媲美。这项技术在体育分析、教育、医疗、安防等领域具有广阔应用前景。

AI落地时代开始了，英特尔的机会也来了？

华为资助美国大学进行基础研究，研究成果将造福大众，不会对美国构成威胁。

首届阿里云数据库Tair Hackathon正式开启!本次Tair Hackathon由阿里云数据库事业部联合天池平台和阿里云开发者ACE共同举办。

Meta研究团队通过分析十个大型推理模型发现，AI推理质量的关键不在思考时长，而在推理效率。他们创新提出"失败步骤比例"指标，发现减少错误探索比延长思考时间更能提升准确率。研究颠覆了"长思考更好"的观念，为AI推理系统设计提供了质量导向的新思路。

Qlik和亚马逊云科技无缝集成,解锁SAP和大型机等企业数据源以扩展客户云数据分析能力

在IBM看来，业务经验和数据是传统金融机构的核心优势，相比较于技术构建的优势壁垒，这一竞争力的持续时间更长。

推荐场景大模型在国内的使用很早，早在 10 年前甚至更早，百度已经用上了自研的大规模分布式的 parameter server 系统结合上游自研的 worker 来实现 TB 级别的万亿参数的稀疏模型。

韩国大学研究团队开发的CoTox框架通过整合化学结构、生物通路和基因本体论信息，让AI能够像毒理学专家一样进行逐步推理，预测药物的多器官毒性。该方法在六种毒性类型预测中平均F1分数达到0.663，显著超越传统机器学习和深度学习方法，并能提供详细的毒性机制解释。