天津大学和清华大学研究团队开发的FuxiMT是首个中文为中心的多语言翻译模型，基于BLOOMz模型并整合了混合专家技术，支持65种语言的翻译。其采用两阶段训练策略：先在50亿中文句子上预训练，再通过课程学习方法在多语言并行语料上微调。实验表明，FuxiMT在各种资源水平的语言对翻译任务中均优于主流基线，尤其在低资源语言和零样本翻译中表现突出，为跨语言交流提供了新解决方案。

在过去的十年当中，PTC一直致力于将人工智能融入其旨在优化工业性能的软件解决方案当中；与此同时，制造业企业对应用人工智能技术也充满期待，尤其是在中国市场。

MBZUAI研究团队开发的GG技术突破了跨架构程序翻译难题，通过AI将x86程序准确翻译为ARM版本，准确率达99.39%。与苹果Rosetta 2相比，性能快73%、省电47%、内存占用少141%。该技术采用大型语言模型结合严格测试验证，为硬件架构迁移提供了高效解决方案，将推动ARM处理器在数据中心的快速普及。

密歇根大学研究团队首次破解AI编程语言选择机制，开发出G-ACT智能控制系统。该技术能精确引导AI选择C++等高性能语言，解决科学计算中AI语言偏好不当问题。实验显示控制准确率提升15%，为构建可靠AI智能体奠定基础。这项发表于2025年6月的研究标志着从"训练AI"向"控制AI"的重要转变。

体验管理专家Qualtrics发布新AI功能Qualtrics Assist for CX，旨在缩短收集客户反馈与采取行动之间的差距。该副驾驶工具让管理者能直接探索客户体验数据，通过引导式洞察回答简单问题并提供数据支持的答案。公司每年处理12亿份调查数据，AI体验代理能理解客户需求并采取正确行动。然而调研显示，仅10%的组织能成功将体验数据转化为行动，澳洲高管在AI采用方面相对保守。

一位名为Isaac Gemal的纽约应用开发者推出了一个新网站WikiTok，用户可以像在TikTok上那样上下滑动，浏览无尽的维基百科文章摘要。这个网站提供了一种随机发现有趣信息的方式，让人们在无聊时刻学习新知识，而不必依赖算法驱动的社交媒体应用。尽管WikiTok本身也有一定的吸引力，但它没有侵入性算法的追踪，用户也不知道下一个会出现什么内容。

2018年，人们开始越来越多地利用区块链技术对抗深度伪造问题。

Fuchsia OS不仅针对手机、平板电脑或者PC，同时也将面向更多外观尺寸各不相同的计算设备，谷歌也没有完全否认Fuchsia彻底取代Android系统的可能性。

微软与谷歌正竞相寻求将AI融入旗下所有产品的可行途径。

Phenom的人工智能可以令招聘人员更快地找到合适的人选，而且可以令寻找新机会的求职者无需浪费大量时间找到合适的工作。

真正考虑一下终点是什么，客户是谁，用例是什么，成功的结果是什么样子。捕获了这些数据，然后从那里开始进行迭代。

Google 推出了 Gemini 2.0 模型的一系列改进，包括为免费用户开放高级功能。用户可以使用改进的深度研究功能获取详细信息，新的推理模型还能分析搜索历史以更好地了解用户。Google 强调这些功能需要用户选择加入，并可随时禁用。此外，Google 还为免费账户推出了 Gems 功能，允许用户创建自定义聊天机器人。

戴尔Precision工作站拥有广泛的产品线，以及专门针对数据科学领域的数据科学工作站。这些产品为企业提供绝佳的算力平台，为企业AI业务保驾护航。

我没有、我不是、别瞎说！彰显企业社会责任，速来2021 MWC 上海 移善至美专区！

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韩国电信巨头SK电信正在构建名为Haein Cluster的主权人工智能基础设施，采用英伟达Blackwell服务器和Vast Data的AI操作系统。该基础设施支持SKT的Petasus AI云服务，确保所有数据和处理都在韩国境内完成。通过部署虚拟化AI基础设施，SKT将GPU环境启动时间从数天缩短至10分钟，同时保持与裸机系统相当的性能水平。

这定价确实不算便宜！

我在B站听了很久AI孙燕姿。

我们已经超越了人工智能的试验和验证阶段，并且为了在企业中取得成功，它需要工业化——能够大规模地提供结果。

AI平台公司Clarifai发布新推理引擎，声称能让AI模型运行速度提升一倍，成本降低40%。该系统采用多种优化技术，从CUDA内核到高级推测解码，能在相同硬件上获得更强推理性能。第三方测试显示其在吞吐量和延迟方面创下行业最佳记录。该产品专门针对推理过程优化，特别适用于需要多步骤响应的智能体和推理模型。