他高中曾因重度沉迷游戏休学一年，高考去了一个普通本科；他是一个连续创业者，从高中他就注册公司，做了许多产品，实现了经济小自由；他最喜欢看生物学的书，生物学的思考方式影响他看待世界的角度；他认为ChatMind是他不值一提的创业成果，他完成产品迭代后就投入到新的AI产品中……

这项由特拉维夫大学研究团队完成的突破性研究，开发出一种新方法来解析AI大脑的内部结构。通过半非负矩阵分解技术，研究人员成功识别出AI中负责不同概念的"知识组件"，并发现这些组件呈现层次化组织结构。实验证明，这种方法不仅能准确检测概念，还能有效操控AI行为，为理解和控制AI系统提供了新的工具。

南开大学团队开发的LLaVA-Scissor技术通过创新的"语义连通组件"算法，实现了视频AI理解的高效压缩。该技术采用两步时空压缩策略，在保持99.7%准确率的同时将计算量减半，为解决视频AI系统计算瓶颈提供了突破性方案。

斯坦福大学人工智能实验室开发出革命性的"好奇心驱动"AI学习系统，让机器能够像人类一样通过主动探索来学习复杂技能。该技术通过内在动机机制，使AI学习效率提升十倍，并能够发现创新解决方案，在机器人导航、医疗诊断、自动驾驶等领域展现巨大应用潜力，为实现更智能、更自然的人机交互奠定基础。

LinuxONE正好顺应这波云化趋势，IBM则通过Rockhopper 4和Rockhopper 4 Rack Mount降低了其技术方案的应用难度。未来几个季度，我们将继续跟踪产品的上市情况并为大家带来后续报道，敬请关注。

OpenAI 推出的 4o 图像生成器引发了一场 AI 动画热潮。这一发展不仅展示了 AI 辅助视觉创作的能力和局限性，还引发了版权问题的讨论。与之前主要聚焦于艺术诠释和风格转换的 Dall.E 模型不同，4o 图像生成器似乎旨在解决特定的专业痛点，尤其是在文本渲染和多图像一致性方面。随着各大 AI 平台开发出各自的专长，这一领域变得日益拥挤，同时也揭示了生成式 AI 的进展和持续挑战。

二十年来，AWS一直在投资机器学习。

正如Gartner研究副总裁Brain Burke在接受采访时指出：“AI渗透到了其他所有趋势中。”就拿自动驾驶来说，人工智能的进一步发展，将有助于加快L4和L5级别的自动驾驶的实现进程，而L4和L5级别正是人们多年以来“科幻”梦想的真实体现。

我们该怎么满足AI时代的存储需求？

我们该怎么满足AI时代的存储需求？

美国南方卫理公会大学使用 NVIDIA DGX SuperPOD 推动德克萨斯州北部地区进入 AI 时代；密西西比州立大学和德克萨斯农工大学准备使用 NVIDIA Quantum-2 网络；英国的一所大学则升级了其 InfiniBand 网络

现代化应用需要与之匹配的现代化网络架构，没有底层稳定可靠而且灵活的网络支持，现代化的应用只能是空中楼阁。

从三尺讲台扩展到整个校园，AI与物联网如何全方位构建智慧教育？

在11月10日，在北京举办的“乘云·向未来”火山引擎公共云·城市分享会上，专家们不仅对火山引擎云架构进行全面解密，帮助企业用户了解服务字节跳动复杂业务的云计算实践与方法论，还邀请了获得商用验证的大规模业务部署实践经验。

这项由哥伦比亚大学等机构研究团队完成的研究，通过ACES测试环境深入分析了AI购物助手的行为特征。研究发现不同AI模型存在显著购物偏好差异，对商品位置异常敏感但偏好各异，对营销标签反应独特，在理性购物测试中仍存在缺陷。研究揭示了AI购物时代将重构电商生态系统，带来新的商业机遇与监管挑战。

Clubhouse的未来命运，取决于它如何帮助用户寻找精彩内容、提高参与程度。虽然面对这个问题，每个人都能想到正确答案——“用户数据”，但具体实现绝对没那么轻松。

自主AI系统正在医疗领域快速发展，从辅助工具转变为能够独立决策和执行任务的智能代理。这些系统承诺简化诊断流程、减轻医生负担、提供个性化治疗方案，但同时也带来数据完整性、公平性风险、过度依赖和隐私安全等挑战。成功部署需要在医学教育、医院管理和治理框架方面进行系统性变革，建立监督机制和问责制度，确保人类判断的主导地位得以保持。

西门子Mobility的CIO Dilek Bocuk通过引入生成式人工智能和多种培训活动，推动IT与业务深度融合，助力企业数字化转型。

数据湖诞生至今已有十多年的历史，为全球一些最大的企业提供了数据分析的支持。然而，也有人认为，绝大多数数据湖部署已经演变成为“数据沼泽”。

移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。