停车场运营商APCOA正利用大数据将传统停车场转化为移动枢纽，在提供电动汽车充电之余，还可作为小企业的办公空间和配送公司的仓储地点。

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。

Salesforce推出的Promptomatix是首个零配置提示词自动优化框架，让普通用户无需技术背景即可生成高质量AI提示词。系统通过智能任务分析、自动数据生成和成本感知优化，在五类NLP任务测试中均表现优异，特别在文本分类上提升15-20%。该技术有望大幅降低AI应用开发门槛，推动人工智能技术普及。

北航团队推出VoxHammer技术，实现3D模型的精确局部编辑，如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作，通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度，在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集，为3D编辑领域建立新标准，展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。

西湖大学研究团队开发了Unicorn技术，首次实现仅用文字训练视觉语言AI模型，无需任何真实图片。该方法通过三阶段数据合成流程，将文字描述转换为合成图像表征，训练的Unicorn-8B模型在多项测试中表现优异。相比传统方法，成本降低96%、时间缩短73%，为AI训练提供了高效经济的新路径。

徐文伟进一步解读平台+AI +生态：华为首先是一家平台公司，通过端、管、云建立的开放平台，结合AI，与生态合作伙伴一起，

中科江南结合在财政信息化领域的经验，研发了基于微服务架构的财政预算管理一体化系统。

台上一分钟，台下十年功。在镜头拍不到的地方下功夫，是演员的自我修养，在玩家看不到的地方下功夫，是游戏制作人的专业素质。人可执棋，却也为子，这就是老于的写意人生。

新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架，通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示，仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%，通用推理提升8.4%，且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中，为AI训练提供了新思路。

戴尔易安信PowerStore的发布，无疑是最近存储市场最为火热的话题。那么，作为经常与客户打交道的售前，又是如何看待这款产品的呢？

国家数据局强调数据的基础资源作用和创新引擎作用，推动数字经济发展。北京市作为数字经济发展的重点，将探索数据“三权”分置制度、数据流通交易、数据基础设施建设等。国家数据局将推进数据基础设施建设，促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济。数据基础设施是数字经济时代关键生产要素的基础设施，包括网络、算力、数据流通设施等。国家数据局还将推动公共数据资源开发利用，激活数据要素价值，加快构建全国一体化算力网，推动数字基础设施建设高质量发展。

字节跳动研究团队开发出革命性的ByteWrist并联机器人手腕，采用三层嵌套驱动机制和弧形连接杆设计，体积比传统手腕减少40%，承载能力提高60%。在狭窄空间操作测试中，搭载ByteWrist的机器人比传统Kinova机器人快一倍，成功完成116小时的衣物整理数据收集，展现出卓越的灵活性和拟人化特征，为家庭服务、医疗和精密制造等领域提供了新的解决方案。

盘点2023年规模最大的云故障事件。

12月11日，2019中国（天津滨海）国际生态城市论坛暨2019数字经济创新峰会在滨海新区成功举办。大会主论坛共邀请了数十位产、学、研领导、专家和学者出席，吸引了超过400位国内外嘉宾参与，共同探讨了可持续发展愿景、数字经济理念、智慧城市规划等话题。

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。

清华北航等联合开发Droplet3D系统，通过观看视频学习3D创作。该系统构建了包含400万3D模型的Droplet3D-4M数据集，每个模型配有85帧环绕视频和260词详细文本描述。用户只需提供一张图片和文字描述，即可生成高质量3D内容，支持精确的语言控制和风格化输入处理。实验显示其性能全面超越现有方法，在场景级生成方面展现独特优势。

NVIDIA联合多所大学开发的Omni-RGPT实现了AI视觉理解的重要突破，首次让AI能同时精准理解图像和视频中用户指定的任何区域。通过独创的Token Mark机制，该系统解决了传统方法在视频中容易"跟丢"目标的问题，在视觉问答、区域描述等多项任务上达到最先进水平，为教育、安防、内容创作等领域的AI应用奠定了基础。

这项由哈佛医学院和浙江大学联合开发的3DIS-FLUX技术，成功解决了AI绘画中多物体精确控制的难题。通过将复杂任务分解为布局规划和精细渲染两个阶段，并采用创新的注意力控制机制，该技术实现了比现有方法高出41%的成功率。其免训练的设计让技术能够快速适配新模型，为数字创作领域带来了更可控、更高效的AI绘画解决方案。

这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

1995年的中国，经济的腾飞还没有多少明显的征兆。那一年，中国以7345.48亿美元的GDP体量位居全球第八，仅占世界经济总量的2.37%。彼时，长三角和珠三角的电子工厂里，工人们正埋头组装着VCD播放机。