计算机和AI技术的发展深刻改变了人类的生活，然而糟糕的是，我们投入了太多的精力在虚拟的网络世界中，信任的建立看起来仍然遥不可及。

PingCAP的客户都在讨论成本和效率，这在现在的经济环境下已经成为所有人的共同选择，而TiDB要做到的就是帮助客户的更好的关注业务创新，做到降本增效。

浙江大学团队推出TINKER系统，实现仅用一张或几张图片就能完成高质量3D场景编辑，无需针对每个场景进行专门训练。该系统解决了多视角一致性难题，创建了首个大规模多视角编辑数据集，在编辑效果和计算效率上全面超越现有方法，为3D内容创作的普及化奠定了技术基础。

Menlo Research推出革命性AI模型Jan-nano，仅用4B参数就在SimpleQA测试中达到83.2%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek模型。该模型采用创新的"搜索优先"策略，通过多阶段RLVR训练系统，让AI学会高效使用工具而非死记硬背知识。研究发现大模型存在"过度思考"问题，反而影响性能。Jan-nano证明了在AI发展中，聪明的策略比单纯的规模扩张更重要，为资源受限的AI应用开发提供了新思路。

通过七种方法来提高IT效率以产生持久的影响。

近期，华为视频AiMax影视品鉴会第2期《鲁豫有约一日行》在华为智能生活馆·北京华熙LIVE举办

灵活的工作模式推动了新技术的采用，促使企业重新思考人才战略；借助人工智能技术，员工在工作时将更加投入、生产效率翻倍同时更具创新性。

纠正西南航空的运营模式。

意大利理工学院与英国阿伯丁大学联合研究团队发布了一项突破性研究，提出通过合成数据训练视觉语言模型实现机器人的视觉视角采纳能力。研究团队创建了一个包含RGB图像、语言描述和精确空间变换矩阵的合成数据集，使机器人能够理解物体在不同视角下的空间关系。这一基础工作为实现能在人机交互中理解空间关系的具身AI系统铺平了道路，有望显著提升未来机器人与人类协作的自然度和直观性。

戴尔科技集团与AMD在数据中心领域有着紧密合作，随着第三代AMD霄龙服务器CPU的问世，这款服务器CPU现已搭载最新的戴尔易安信PowerEdge服务器，为用户带来更多选择。

这项研究介绍了MetaMind，一个模拟人类社交思维的多智能体框架，由威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学研究人员共同开发。该系统通过三阶段协作流程（心智理论智能体生成假设、领域智能体应用社会规范约束、响应智能体生成回应）模拟人类元认知过程。实验表明，MetaMind在社交理解任务中显著超越现有方法，首次使AI系统在心智理论任务上达到人类水平表现，为更具共情心和文化敏感性的AI互动铺平道路。

思科表示将收购Accompany，这是一家人工智能创业公司，专注于销售关系，收购金额为2.7亿美元现金，并令该公司的首席执行官负责其协作部门。

进入盘点之期，回顾2019年，华为的征程可谓令人难忘。尽管时局艰难，但华为手机业务依然取得众多高光成就。

8年前，荣耀是怎么确定下AI这个赛道，并敢于定下在全球市场与苹果三星竞争的目标？

话说上次老王凭借满腹学识收割大票迷妹儿，又跟迷妹儿之一的晶晶打了一番交道之后，广大吃瓜群众坐不住了，他们对此意犹未尽，纷纷留言要求再加点戏。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

微软研究院推出Agent Lightning框架，实现AI智能体的持续学习能力。该框架采用强化学习方法，让任何AI智能体都能通过与环境互动来不断改进性能，无需修改原有代码即可接入。通过训练-智能体解聚架构和统一数据接口，Agent Lightning在文本转SQL、检索增强生成、数学工具使用等多个任务上验证了稳定的性能提升效果。

“人工智能监控使我们能够检测ATM机的篡改和破坏行为，甚至抓获戴口罩的罪犯，”Pushkal Tenjerla在谈到CMS的人工智能技术时这样说道。

红帽OpenShift虚拟化支持虚拟机、容器和无服务器组成的混合应用场景，实现应用负载的现代化。

Gensyn团队提出SAPO分布式AI训练方法，让普通设备通过分享学习经验协作训练语言模型。实验显示，采用50%本地和50%外部经验的均衡策略，小型AI模型性能提升94%。该方法避免了传统分布式训练的同步瓶颈，为AI训练民主化开辟新路径。