制造出一台能够完成经典计算机所无法完成任务的量子计算机，是研究人员的孜孜不倦目标，然而他们与目标间的距离正在快速缩短。现在，这一里程碑来了。

“2022年算力网络与数字经济发展论坛“在上海顺利召开。200余学界专家及企业代表出席会议，共同探讨如何创新算力网络，共促数字经济高效发展。

这份由新加坡国立大学等顶尖学府研究团队发布的调研报告，系统梳理了多模态思维链推理这一前沿AI技术的发展现状。该技术让AI具备了同时处理文字、图像、音频等多种信息并进行逐步推理的能力，在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等领域展现出巨大应用潜力，代表了AI从简单工具向真正智能伙伴进化的重要一步。

中央佛罗里达大学开发的TLB-VFI技术通过在像素空间和潜在空间同时提取时间信息，解决了视频帧插值中的关键问题。该技术使用布朗桥扩散和3D小波变换等创新方法，相比现有方法参数减少3倍、速度提升2.3倍，在最具挑战性测试中性能提升约20%，为视频处理领域带来重要突破。

行业观察家和媒体仍把AI视为一项未来技术，但现实是AI已经到来，并且正在创造新的体验。在SaaStr，我遇到了两位IBM合作伙伴，他们都在watsonx上构建了解决方案。

近日，戴森在全球范围内重磅发布了数款全新产品，它们将结合戴森在自动化、先进软件和智能方面的创新技术，提供戴森卓越清洁体验。

这篇研究介绍了"对角线批处理"技术，该技术解决了循环记忆Transformer模型在处理长文本时的并行计算瓶颈。通过重新编排计算顺序，研究团队实现了在不破坏依赖关系的情况下进行并行计算，使LLaMA-1B模型处理长文本的速度提升3.3倍，同时内存使用减少167.1倍。这种纯运行时优化不需要重新训练模型，为实际应用中的长文本处理提供了高效解决方案。

新加坡南洋理工大学团队开发的4DNeX系统实现了从单张照片生成完整4D动态场景的突破。该技术采用6D视频表示法融合RGB颜色和XYZ空间信息，构建了包含920万帧数据的4DNeX-10M大规模数据集，通过改进视频扩散模型实现15分钟内的高效生成，在动态程度和一致性指标上显著优于现有方法，为虚拟现实、影视制作等领域提供了新的技术路径。

"支线任务与主线任务"是马斯克经常使用的游戏化比喻。"我确实感觉在华盛顿工作时因为清除浪费和欺诈而受到很多抨击，这是一个有趣的支线任务，"他坦言政府效率改革的重要性，但他强调"得回到主线任务。主线任务就是技术建设。"

技术有能力应对那些世界上最艰巨的挑战。面对那些只靠某家公司或者某种架构无法解决的问题，我们所有人更要不懈努力，力克难关。

近几年来，财务共享中心建设呈现爆发式增长的态势。更多的大型企业通过建设财务共享中心，实现财务数字化转型，进而推动整个企业的数字化转型。

作为首款电动赛车的真正先驱，Cupra Racing成为许多此类赛事的卫冕冠军也就不足为奇了。Cupra E-Racer不仅为高性能赛车设定了标准，还重塑了人们对电动赛车的看法。

目前各家公司采取的主流研发提速手段之一，就是利用AI技术协助构建更强大的AI芯片。其中，设计流程后端（即物理设计阶段）对AI工具的支持表现得尤为成熟，而各早期采用者也得到了相当可观的收益。

过去，知识债务的解决一直局限于某些能够反复进行实验的领域，特别是医学，但目前的情况正在改变。

他叫Sam，一个海洋垃圾数字助手。

这并非是微软首次涉足医疗健康议题。一直以来，微软都在积极探索计算机科学与医疗健康、生命科学领域结合的可能性。

Kioxia 发布开源 AiSAQ 技术，旨在降低生成式 AI 系统中的 DRAM 需求。该技术为 SSD 优化的近似最近邻搜索算法，可直接在 SSD 上搜索，无需将索引数据放入 DRAM，从而实现检索增强生成 (RAG) 的可扩展性能。这一创新有望大幅提升大规模 RAG 应用的性能范围。

Nutanix即将收购Netsil，Netsil这家初创公司开发的技术可在分布式云空间中发现、映射和管理微服务。

这篇文章介绍了利用人工智能设计新酶的成功案例，这种酶有潜力分解塑料。尽管生物学告诉我们，简单的化学反应可能非常复杂，但通过AI驱动的蛋白质设计，研究人员能够创造出与自然界不同的酶。研究表明，设计酶的过程虽然复杂，但可以在计算机上完成，未来可能会有更多的应用。

牛津大学林元泽及其国际合作团队开发的IllumiCraft是一种创新的视频重光照技术，它首次将几何和光照引导统一到一个扩散模型中。通过同时处理HDR环境图、合成重光照帧和3D点轨迹，该技术能生成与用户提示一致的时间连贯视频。研究团队还构建了包含20,170个视频对的高质量数据集，实验表明IllumiCraft在视觉质量、提示对齐和时间一致性方面显著优于现有方法，开创了可控视频生成的新可能。