10月15日， 2023搜狐视频舞蹈翻跳大赛重庆赛区正式拉开帷幕，众多舞蹈大神现场实力斗舞，展现舞技。

三菱电机公司近日披露了一项数据泄露事件，表示该公司高度敏感的数据被盗，被盗数据包括有关政府机构和商业伙伴的来往信件和信息。

上海AI实验室团队发现自回归图像生成模型存在局部依赖、语义不一致和空间不变性缺失三大问题，提出ST-AR训练方法。该方法通过掩码注意力、跨步骤对比学习和跨视角对比学习，让AI"先理解再生成"。实验显示，ST-AR将LlamaGen模型的图像理解准确率提升一倍以上，图像生成质量提升42-49%，为构建更智能的多模态AI系统开辟新路径。

浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。

企业级全栈云ICT服务商青云QingCloud日前宣布与深圳市有棵树科技股份有限公司（以下简称“有棵树”）达成合作，为其的跨境业务提供业务创新能力和技术支撑。

不管是物联网还是PII，都涉及一个核心话题就是数据安全。特别是随着物联网的发展，PII的重要更是越发重要。如何在一个万物互联的时代实现PII的安全成为当今我们这个时代的重要议题。

ViStoryBench是一个全面的故事可视化评估基准，由StepFun团队打造，用于测试AI将文字故事转化为连贯图像序列的能力。它包含80个多样化故事和344个角色参考，评估包括角色一致性、提示遵循度等多个维度。研究测试了20多种方法，发现UNO在开源方法中表现最佳，而商业软件如豆包和GPT-4o在提示一致性方面表现突出。该基准为故事可视化研究提供了统一标准，推动这一领域的创新发展。

这项由法国中央理工大学等欧洲多所知名机构联合开展的大规模研究，通过训练38个模型和超过15000次实验，深入比较了两种主流语言模型训练方法的优劣。研究发现传统的掩码语言建模仍占优势，但提出了创新的双阶段训练策略，为大语言模型训练提供了重要指导。

英特尔宣布其最强大的最新神经拟态研究系统Pohoiki Springs已准备就绪，将提供1亿个神经元的计算能力。

日前，在IIF 2022金融创新云论坛上，浪潮云海重磅发布InCloud Stack云原生一体机。

今天的大数据分析市场与几年前的市场截然不同，正是由于海量数据的暴增，未来十年，全球各行各业都将发生变革、创新和颠覆。

2021年全国两会，“碳达峰·碳中和”被首次写入政府工作报告。 “双碳”目标，作为一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，必将有力地推进经济社会发展全面向绿色转型。

据Flexera的报告，87%的企业接受了多云，72%的企业拥抱了混合云。在这个混合云的世界，企业拥有更多的数据，这些数据散布在更多的地点、应用和平台上。企业在充分利用混合多云策略优势的同时，也面临着数据管理和保护方面的新挑战。

新华三百业灵犀以合适的切入场景、合理的模型大小、高效的数据治理、合规的内容安全、合用的落地工具为核心的“五星原则”，将有利于促进AIGC与产业的深度融合。

在6月3日召开的全球蓝宝石大会（SAPPHIRE NOW）上，SAP宣布了一项宏大的愿景 —— 希望创建一个全新的商业社区，以改善业务成果、应对经济和地缘政治的不断变化，并加大对可持续发展的贡献。

IBM一直在研究重塑人工智能计算方式的方法。

香港科技大学研究团队开发出突破性的混合辐射场技术，成功解决了3D渲染中内存占用过大的难题。该技术巧妙结合神经网络智能和3D高斯溅射效率，将模型大小减少20倍以上，同时保持高质量图像效果和实时渲染速度。通过双重神经网络分别处理几何和外观信息，配合创新的混合渲染流程，为虚拟现实、游戏开发等领域带来革命性改进。

疫情、贸易摩擦以及对未来经济的不确定使企业管理人员越来越感受到当前的商业环境是一个充满了变数与不确定性的世界。在这个VUCA世界里，任何一家企业都无法预测未来的市场走向，无法确定自己的商业模式是否能适应未来的市场需求。

人工智能(AI)和机器学习可以通过许多方式提高我们世界的生产力和效率。甚至啤酒厂都可以利用人工智能提高啤酒产量。

伊利诺伊大学团队提出Re-Bottleneck框架，解决了音频AI系统只关注重现质量而忽视任务适应性的问题。该方法在预训练模型内部添加轻量级"翻译器"，无需重新训练整个系统就能为其添加有序性、语义理解和等变性等新功能。实验显示，该技术训练成本仅为原系统的0.33%，却能显著提升下游任务性能，为AI音频处理提供了高效的定制化解决方案。