加州大学欧文分校计算机科学家Peter Burke展示了机器人如何通过生成式AI模型和硬件自主编程大脑。该项目中，AI模型被提示编写代码，创建实时无人机地面控制系统，运行在搭载树莓派的无人机上。整个过程耗时2.5周，生成1万行代码，效率比传统开发提升20倍。研究发现当前AI模型处理超过1万行代码时准确性显著下降。专家认为这标志着空间智能和自主捕获技术的重大进步。

Dynatrace的一项最新调查揭示了CIO正寻求自动化和智能化手段，让有限的 IT 资源与快速攀升的云复杂性之间的差距逐渐缩短。

12月18日，在新华网与中国科协学会学术部指导，新华网客户端与中国电子学会主办，至顶传媒承办，科技行者与GSMA协办的2020中国新基建领导力峰会上。

为了保护企业IT安全，企业需要采取动态模式，不仅考虑物理属性，还要考虑社会和技术的发展。2024现已过半，Commvault观察到了正在改变网络威胁局势的六大趋势：云、远程办公、物联网、软件供应链、AI和社交网络。

中衡设计集团结合在建筑设计领域的经验，推出多端协同设计智能化管理项目。项目基于RPA技术，集成审批系统，域控制器及出图平台。解决了建筑设计项目从立项到出图交付，各个环节操跨组织，跨平台，权限失控的问题。

清华大学团队开发出"思维链提示"技术，让AI学会逐步推理而非直接给答案。该方法使AI在复杂推理任务中准确率提升40%以上，从根本上解决了AI"黑盒子"问题。技术通过特殊模板引导AI展示完整思考过程，实现了从"直觉反应"到"逻辑推理"的升级，为AI在教育、医疗、法律等领域的应用开辟新道路。

国内中立云计算服务商UCloud(优刻得)CEO季昕华出席2018世界人工智能大会两场主题论坛——“智慧·融合：脑与智能科技之未来”、“人工智能安全：挑战与机遇”，与国内外顶尖科学家、知名教授以及多家人工智能企业创始人，共同探究人工智能未来发展之路。

东南大学等机构研究团队通过数学分析发现传统AI训练方法存在隐藏缺陷，提出仅需一行代码修改的动态微调方法，在数学推理任务上效果提升3-7倍，甚至超越复杂强化学习方法，为AI训练效率改进提供了简单而强大的解决方案。

这项研究开发了VIDEO-RTS系统，仅用传统方法3.6%的训练数据就让AI学会了真正的视频推理能力。系统采用"纯强化学习"跳过死记硬背阶段，结合"稀疏到密集"的自适应推理策略，在五个权威测试中平均准确率提升2.4%。这一突破性进展可能改变AI视频理解的发展方向。

时至今日，云计算日的普及已经超过10年，技术的不断迭代以及行业的日益成熟，使其在新趋势下呈现了另一番产业格局。纵观当下，公有云服务竞争愈加激烈，私有云服务市场需求不断增长，混合云逐渐成为云部署的优选模式之一。

Mergenetic是一个开源工具库，让研究人员能在普通GPU上进行进化式模型合并。由罗马萨皮恩扎大学和洛桑联邦理工学院研究者开发，它集成了19种进化算法和6种合并策略，支持数据集抽样以减少计算负担，并提供Python API、命令行和图形界面三种交互方式。通过案例研究证明，该工具能有效合并多语言模型和促进跨语言能力迁移，降低了高质量模型合并的技术门槛，使普通研究者也能创造出优秀的语言模型。

在脑机接口“商业着陆”渐行渐近的趋势下,从科幻变现实,正在激发资本的投资热情。

上海交大团队通过创新的"中期训练"方法成功解决了不同AI模型在强化学习中表现差异巨大的问题，让原本在数学推理上表现不佳的Llama模型达到了与顶尖Qwen模型相当的思考能力，为培养更智能的AI推理系统提供了重要突破。

月之暗面Kimi K2技术报告：解读万亿参数的智能体模型（含K2与DeepSeek R1对比）

Ocient 与 AMD 合作，采用第四代 EPYC CPU，将处理能力提升 3.5 倍，内存吞吐量翻倍。这一升级不仅显著提高了数据分析性能，还降低了运营成本和能耗，为企业应对 AI 和大数据分析的挑战提供了强有力的支持。

勒索软件占本季度参与量的30%，比上一季度增长22%，首次观察到新的勒索软件团伙Mallox和 Underground Team。该公司还处理了正在进行的Black Basta和BlackSuit勒索软件攻击，这些是本季度最多的攻击。

所谓协同，顾名思义，就是彼此协助，共同完成某一项工作。由此延伸，供应链的协同就是供应链的上下游各相关方彼此合作，以降本增效为目标，共同达成整个供需链条的通畅，以此达到多方共赢的局面。

为践行可持续发展，将浪费降至最低，并尽可能减少温室气体排放，企业应当积极采取行动，向循环模式转型。近日，英特尔公司制造与供应链事业部副总裁、英特尔成都公司总经理卞成刚发表署名文章，提出企业循环经济发展的三大趋势。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

最近，华为终端如期更新了《2022-2023华为终端可持续发展报告》，用实打实的数据和案例来展示华为终端 BG 在可持续发展领域的实践成果。我们也能够从这份报告中，看出一些可持续发展的端倪和未来趋势。