世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM 始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的产品领导着全球信息工业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。

人脸识别作为人工智能的一个重要研究领域，在工作与生活中得到广泛应用：手机屏幕人脸识别解锁、刷脸支付、人脸识别的智能门禁等等。

大模型浪潮席卷全球，以其卓越的理解、推理和生成能力，为人工智能领域带来了革命性的突破，对各行各业的运作方式产生深刻影响。

橙色云作为国内领先的Saas版工业产品协同研发平台，能为制造业企业提供在线设计、协同管理、高效沟通和数据复用等服务，助力企业从研发第一步实现节本增效。

普林斯顿大学研究团队开发了TraceRL方法，通过追踪AI推理过程而非仅关注最终答案来训练扩散语言模型。该方法训练出的TraDo系列模型虽然参数规模较小，但在数学推理任务上显著超越大型模型，并首次实现了具备长篇推理能力的扩散语言模型。研究团队已将完整框架开源，为AI可解释性和实际应用提供了重要突破。

国立台湾大学等机构开发的MuseControlLite技术实现了音乐AI的重大突破。该系统仅用8500万参数就达到61.1%的旋律控制精度，比现有方法减少6.75倍参数量却性能更优。通过创新的位置编码和解耦交叉注意力机制，系统能同时处理文字、音乐属性和音频信号的多重控制，支持音乐生成、修复和风格迁移等功能，为音乐创作民主化开辟新道路。

一年过去，ChatGPT引发的AGI热潮丝毫未减。只是相对于最初推出时掀起的全民大模型热，如今关于该如何落地的讨论更多了起来。

许多CIO在实施AI战略时因良好初衷反而导致失败。专家指出，仅为AI而做AI会浪费资金且无实际成果，应先评估业务价值。CIO常见错误包括：让风险规避型利益相关者施加过度限制、仅依赖现成AI工具而不深度整合、在人员和流程问题未解决时强推技术转型。成功的关键是确保AI解决方案真正节省时间并带来业务价值，需要有权威的负责人推动决策，同时不惧怕小规模试错，快速迭代改进。

今天讲的出海案例，是光伏接线盒与互联线束供应商泽润新能把泰国罗勇府作为量产基地，并在 2024 年营收约 8.76 亿元的规模上扩展海外供货。

谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术，采用数据驱动方法让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据，新系统能够生成更自然、更有情感的语音，在客观测试和主观评价中都显著超越传统方法。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进，同时为语言障碍人群提供帮助，展现了人机交互技术的光明前景。

Katanemo Labs公司研究团队开发了Arch-Router，一个15亿参数的AI路由器，能根据用户偏好智能选择最合适的AI模型。该系统采用"领域-动作"分类框架，在多项测试中超越GPT-4等大型模型7.71%，响应速度快28倍。研究证明了专业化小模型在特定任务上可超越通用大模型，为AI行业发展指出新方向。

要帮助非洲真正通过电信及数据骨干网络的普及迎来腾飞，本地数据及人工智能产业的崛起也将一大关键前提。

这篇论文由康奈尔大学和希腊伯罗奔尼撒大学的研究者合作完成，系统性地区分了AI智能体和智能主体AI这两种新兴技术范式。研究通过深入分析架构差异、运行机制和应用场景，揭示了AI智能体作为单一执行特定任务的系统，与智能主体AI作为多智能体协作生态系统的本质区别。论文不仅梳理了从生成式AI到AI智能体再到智能主体AI的技术演进路径，还详细探讨了两种范式各自面临的挑战及潜在解决方案，为下一代人工智能系统的发展提供了清晰路线图。

布尔诺工业大学研究团队开发了DeCRED方法，通过在语音识别系统解码器中添加辅助监督，显著提升了系统在未知领域的泛化能力。该方法将域外测试错误率从18.2%降至16.2%，仅用1.72亿参数就达到了接近大型模型的性能。

香港大学联合阿里巴巴达摩院开发出VideoAnydoor技术，实现视频中物体的精准插入和运动控制。该技术通过ID提取器、像素变形器和3D神经网络三大创新组件，让用户仅需提供参考图片和轨迹就能完成专业级视频编辑。在多项评估中表现卓越，为视频创作、虚拟试装、影视制作等领域带来革命性突破。

麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型，用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。

随着人工智能在各行业快速发展，2025年企业成功的关键不再是拥有AI技术，而是成为AI原生企业。本文分析四种新兴AI商业模式：产品导向模式注重工作流程集成而非模型性能；产品加嵌入式工程模式通过与客户深度合作开发定制化系统；全栈AI服务模式从工具提供转向结果交付；收购加AI模式通过整合传统业务并植入AI能力实现效率提升。这些模式为企业家和投资者提供了构建可持续AI业务的蓝图。

AI编程助手让开发者编写代码更高效，但大多数企业实际上并未更快交付软件。GitLab CEO Bill Staples指出，开发者每天只花10-20%时间编写代码，其余80-90%时间用于代码审查、等待管道运行、安全扫描等工作。GitLab推出的Duo Agent平台通过智能体流程实现整个软件开发生命周期的自动化，利用平台的全生命周期数据上下文优势解决企业软件交付瓶颈。

微软研究院团队开发的BitNet v2技术实现了AI大语言模型的重大突破，通过创新的H-BitLinear模块和哈达玛变换技术，成功将模型激活精度从8位降低到4位，同时保持了几乎相同的性能表现。这项技术显著提高了模型的计算效率和硬件利用率，为AI模型在边缘设备和批量推理场景中的部署开辟了新道路，有望推动AI技术的更广泛普及应用。

2024年，促进全行业复苏、加速经济发展将成为全球各国的“新常态”。在这一大势下，IT技术势必成为“促发展”的主要引擎之一。