苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。

这就很考验剪辑的水平也就是我们俗称的时间轴卡点从时长十几个小时的素材中截取精华部分这并不是依靠手机端剪辑软件就能完成的工作量大部分成功的美食博主背后都有专业的视频剪辑团队

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

想象一下，如果你手里有一个苹果，然后松开手，会发生什么？对我们人类来说，这个问题简直不能再简单了——苹果会掉到地上。我们不需要进行复杂的计算，也不需要回忆牛顿定律的精确表述，就能准确预测物体的行为。这种对物理世界的直觉理解，是我们从小就形成的能力。

随着ChatGPT等AI聊天机器人成为"互联网入口"，传统SEO面临颠覆。企业开始关注如何在AI生成的答案中获得更好展示。Evertune等初创公司应运而生，通过每月运行数百万次提示来帮助企业监测品牌在AI回答中的表现。同时，Perplexity出价345亿美元收购Chrome浏览器，OpenAI发布GPT-5模型，显示AI搜索领域竞争加剧。

近日在美国拉斯维加斯举办的Black Hat 2023网络安全大会期间，有多位演讲者都谈到了快速变化的AI领域，特点就是问题多于答案。

戴尔PowerStore采用英特尔至强处理器，该处理器可以优化工作负载，可靠性强，还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，帮助PowerStore为至关重要的工作负载提供支持。

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁"，无法突破预训练的能力边界，而工具集成能打破这种限制，让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法，解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本，展现出三种新奇认知模式，为构建更强大的AI系统提供理论指导。

业务第一的务实主义是Koletzki取得成功的关键，AerCap的战略是通过并购实现增长，成为迄今为止世界上最大的飞机租赁公司。

在进博会开幕之际，高通公司全球副总裁侯明娟，接受了科技行者的采访，她表示，高通希望让大家看到高通对中国市场长期向好的信心，与中国伙伴通力协作，在万物智能互联的时代，共同开拓国内国际市场、取得共赢发展的决心。

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

面向蓬勃发展的AI大潮，开发者的重要性不言而喻。而NVIDIA依托开发者计划和开发者社区，持续赋能开发者，让AI应用开发更简单。随之而来，基于NVIDIA技术的开发者持续壮大，还等什么，快快加入社区，开启你的AI开发之旅吧！

要实现数据价值，建设数据仓库是在数字化转型过程中不得不面对的一项任务。数据仓库汇聚各个业务部门数据，避免数据孤岛，使数据真正成为整个企业的数据，而不是某个部门的数据。

HuggingFace宣布将加大对GGUF格式的大模型文件的支持。GGUF（GPT-Generated Unified Format）是一种高效存储和交换大模型预训练结果的二进制格式，由llama.cpp创始人Georgi Gerganov定义。HuggingFace的支持包括模型检索过滤、预览GGUF元数据和提供工具支持网站显示平台GGUF格式模型信息。这显示了开源社区对大模型的重要贡献和国外开源生态的互相融合。

该季度思科收入127亿美元，同比下降13%（如果没有Splunk，收入下降16%），比市场普遍预期高出7000万美元，毛利率仍为基础设施厂商中最高的，达到了68.3%。

Korl 利用 OpenAI、Gemini 及 Anthropic 等模型，从 Salesforce、Jira、Google Docs 等多个平台整合数据，自动生成定制化客户沟通材料，如幻灯片、演讲稿及季度业务回顾，同时保证数据安全性，并提升运营效率。

法国研究团队开发了"推理核心"训练环境，专门培养AI的基础推理能力。该系统包含18个核心任务，涵盖逻辑推理、规划、因果分析等领域，能无限生成新题目并精确控制难度。与传统依赖固定题库的方法不同，推理核心专注于培养通用认知能力，并使用专业工具验证答案。GPT-5测试显示任务具有挑战性，为AI推理能力发展开辟新路径。

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。

思杰Work 2035报告中的数据表明，随着技术的进步，企业和员工对自己未来职位及其安全性的看法存在着很大的差距。我们称之为“数字差距”。目前，这种数字差距还在不断扩大。