当你成为公司数据战略的代名词时，你就可以看出，你已经跻身数字化领导力竞争世界的顶端。

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。

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。

高通在骁龙峰会上发布两款旗舰处理器：骁龙8 Elite Gen 5手机芯片和骁龙X2 Elite PC芯片，旨在成为新一代智能体AI的硅基础设施。新芯片采用3纳米工艺，CPU性能提升20%，能效提升35%，GPU性能提升23%，NPU速度提升37%。重点是支持情境感知、多模态AI代理，能实时理解用户需求并主动响应，实现设备间无缝协作。

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。

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。

切换大型语言模型不仅仅是更换API键。分词方式、上下文长度、指令、格式偏好和输出结构的差异都可能引发意外问题，需精心调试和评估以确保顺利迁移。

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。

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。

UCLA研究团队开发了名为Dreamland的创新系统，能够将简陋的计算机模拟画面转换为逼真的真实世界图像。该系统采用分层世界抽象方法，巧妙结合物理模拟器的精确控制和生成式AI的视觉质量，在图像质量和可控性方面分别提升50.8%和17.9%，为自动驾驶训练、游戏开发和虚拟现实等领域提供突破性解决方案。

本文讨论了AI如何革新航空航天业，从优化航班运营、提升驾驶舱智能化，到加速飞机设计、精益制造和预测性维护，既提高安全性又降低成本，同时强调需平衡技术、监管与伦理挑战。

当数码产品升级速度越来越快的时候，我们对网络连接速度的需求似乎仍然得不到满足。

感器主要功能是将各种物理量、化学量或生物特征等待感知量转换为可检测与数字化的电信号，是我们感知世界的首要工具。传感器在科学研究、工业生产、国防安全、医疗健康等现代社会的方方面面扮演着至关重要的角色，发挥着不可或缺的关键作用。

AWE2019（中国家电及消费电子博览会）开展前夕，老牌家电大厂美的，在上海新国际博览中心包下整个 W1 展馆，展示未来科技生活样板间，把旗下各式产品和技术通通摆到客厅、厨房、浴室、工厂等场景，一下子成为备受瞩目的打卡地。

谷歌DeepMind团队提出STAR方法，通过模仿苏格拉底教学法让AI学会类比推理，解决传统AI无法"举一反三"的问题。实验显示该方法显著提升AI处理新问题的能力，在逻辑推理准确率从40%提升至75%以上。这项突破为创造真正智能的AI系统指明方向，未来将在教育、医疗、创意设计等领域产生重要应用价值。

今天分享一场让人眼前一亮的对话。a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）和马克·安德森（Marc Andreessen）与公司最新加入的普通合伙人埃里克·托伯格（Eric Torenberg），为我们揭开了风投世界的神秘面纱。

思科近日表示，将改进Webex协作工具套件，让企业能够应对混合办公带来的重重挑战。

伊利诺伊大学和阿里巴巴联合推出Mobile-Agent-E，这是一款革命性的自我进化手机智能助手。该系统采用分层多智能体架构，能够处理复杂的跨应用任务，更重要的是具备从经验中学习的能力。在新开发的Mobile-Eval-E基准测试中，性能比现有最佳方法提升22.1%。