Oracle宣布，Autonomous Database旗舰自治数据库现在将通过Exadata Cloud@Customer供客户在他们的数据中心内使用，从而朝着成为顶级云基础设施提供商的目标迈出了重要的一步。

大语言模型和生成式AI自诞生以来问题频发，从推理模型表现不佳到AI幻觉现象，再到版权诉讼，这些都表明当前技术路径可能并非通往真正智能的正确道路。专家认为，仅靠增加数据和算力的扩展模式已显现边际效应递减，无法实现通用人工智能。研究者提出智能应包含统计、结构、推理和目标四个层次的协调，并强调时间因果性的重要性。面对LLM技术局限，业界开始探索神经符号AI等替代方案。

苏州大学团队提出SCAN框架，通过分析AI模型在数学推理标注中的噪声分布规律，设计出高效的数据合成和鲁棒训练方法。该方法仅需传统方法6%的计算成本，就能让小模型达到甚至超越大模型的数学错误检测性能，为过程奖励学习领域带来重大突破。

随着AI服务成本上升和数据隐私担忧加剧，越来越多用户开始尝试本地部署大语言模型。硬件性能提升和软件工具优化使得在个人设备上运行AI模型变得可行。通过量化技术降低模型精度要求，配合llama.cpp等开源工具，用户可在消费级硬件上运行各类专业模型。虽然本地模型在通用性上仍逊色于云端大模型，但在特定场景下已能满足需求，且在隐私保护和成本控制方面优势明显。

这是一场属于电竞硬核产品的狂欢，也是联想2022拯救者生态图景的清晰。

备份这事很无聊，但却能在关键时刻拉你一把。

目前，针对性攻击已经成为当下威胁企业安全的主要攻击方式之一。它们常常隐藏在安全系统所生成的大量警示之下，让攻击者有时间入侵企业系统，盗取宝贵的数据。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够通过分析大脑活动以85%准确率解码人类语言理解过程。研究绘制了包含万余词汇的"大脑词典"，揭示语言处理的层次化神经机制，发现大脑存在专门的预测网络和语义枢纽。该技术为治疗失语症、改进教育评估、开发智能AI系统开辟新路径，虽面临个体差异和实时处理等挑战，但已开始临床测试应用。

腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术，通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制，将AI图像生成训练效率提升50%-71%，同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略，专注于图像生成早期阶段的重点优化，并引入高阶求解器进一步加速训练过程，为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。

在拥抱云、容器、云原生等新兴技术上，传统企业也可以很有热情、很大胆，居然之家就做出了自己的成功探索。

通用人工智能（AGI）备受关注，但实现时间仍存争议。专家预测AGI将在5-20年内实现，但面临数据质量、安全性和组织准备等挑战。IT领导者需要建立AI就绪的数据基础，制定治理框架，通过低风险试点项目逐步推进。AGI将重塑组织结构和工作方式，要求企业在技术能力提升的同时注重道德责任和风险管控。

腾讯研究团队提出RLPT新方法，让大语言模型通过预测文章下一段内容进行自主学习，无需人工标注。该技术在多个基准测试中显著提升AI性能，特别是数学推理能力提升5-8分，为解决AI训练中的数据瓶颈和标注依赖问题提供了创新解决方案，展现出良好的可扩展性和实用前景。

斑马技术公司在通过各渠道充分的市场调研活动后，特别召开了一场特殊的线上发布会，分享三大行业领域最新洞察，探讨当下颠覆性技术及它们所带来的趋势，助力企业在新常态下转型升级。

上海AI实验室等机构联合开发的Dita机器人学习模型实现重大突破，仅需10个示例就能让机器人掌握复杂任务。该模型创新性地结合扩散模型与Transformer架构，让机器人具备类似人类的环境观察和任务理解能力，在多个基准测试中表现优异，并成功完成包括倾倒液体、多步骤操作等高难度真实世界任务，为通用机器人智能发展开辟新路径。

新技术所伴随的新思维，正在渗透实体经济的各个环节，尤其在电商崛起后，由市场的需求端倒推供给端进行变革，仓储物流是绕不过的一环。

当前以信息技术为基础的新一轮科技和产业革命正在萌发，数字经济发展成为全球广泛关注的重大课题，十九大提出要建设网络强国、数字中国、智慧社会，加强信息基础设施建设。而数字经济已成为拉动经济增长的重要抓手。

作为一个知名的护肤品牌，玉兰油（Olay）正在试图以独特的营销方式颠覆化妆品行业模式，把人工智能的力量融入到皮肤咨询服务中。

2019年7月17日，由工业和信息化部指导，IMT-2020(5G)推进组联合中国通信标准化协会共同主办的2019年IMT-2020(5G)峰会在北京开幕。本次峰会以“5G商用 共赢未来”为主题，汇聚了国内外数十家主流移动通信厂商，共同探讨5G标准、产业应用及最新发展趋势。

普渡大学研究团队开发出CLIPSym系统，首次结合视觉和语言信息进行对称检测。该系统通过CLIP模型同时理解图像和文字描述，使用语义感知提示聚合技术和旋转等变解码器，在三个标准数据集上均超越现有方法。研究证实了多模态学习在几何特征识别中的优势，为计算机视觉、建筑设计、工业质检等领域提供了新的技术方案。

鉴于其成本、带宽和移植的便利性，Power 9应该比上一代处理器有更好的表现。IBM合作伙伴表示，IBM在Power 9中首次使用标准DIMM，为其他标准组件敞开了一扇大门，与Power 8相比，使用这种组件的系统成本降低了20％到50％。