2023年6月10日上午，2023第五届双态IT北京用户大会两大主题峰会之一的“云原生运维峰会”成功举办。

快手推出的Keye-VL是一个专门为短视频理解而设计的80亿参数AI模型，在视频内容理解、数学推理和多模态任务方面达到同类模型中的最高水平。该模型采用独创的五模式推理系统和四阶段训练策略，能自动判断任务难度并选择合适的思考方式，在快手自建的KC-MMBench短视频基准测试中大幅领先其他模型。

如今“零信任”的安全策略，已经成为IT企业应对数据安全的基础理念。

布里斯托大学研究团队提出了一种创新的Transformer架构，让AI模型学会根据任务复杂度动态跳过中间冗余层。该技术通过门控机制和智能注意力系统，允许简单任务走"快速通道"以提高效率。虽然在当前实验规模下未达到预期性能提升，但为大规模AI模型的效率优化提供了新思路和技术基础。

以“共生·互生·再生——英特尔携手生态，加速城市数字新基建”为主题的圆桌论坛于近日举办

这“无疑代表着她将成为一颗冉冉升起的新星。”

KKR表示，计划在电子邮件安全基础上扩展进入其他关键周边市场，例如托管检测和响应、扩展检测和响应、安全访问服务边缘等领域，来帮助梭子鱼加速增长。

清华、浙大等高校联合研发MergeVQ框架，首次实现单一AI模型同时精通图像理解与生成。通过创新的信息分层处理和Token合并技术，该系统用传统方法五分之一的计算资源达到更优性能，在ImageNet测试中展现突出效果。这一突破为AI视觉技术的高效化和普及化开辟新路径，有望推动智能相册、内容创作、电商推荐等多领域应用发展。

毫无疑问，生成式AI是一项极具变革性的技术，也是一种正在改变我们工作方式的革命性工具。但在严肃应用这种最新成果之前，我们必须像对待任何其他变革性技术一样，认真权衡其背后的利弊得失。

俄罗斯AIRI研究院联合斯科尔科沃理工学院首次系统性解决了语音数学表达式转换问题，开发出能将口述数学公式准确转换为LaTeX格式的AI系统。研究团队构建了包含66,000个人工标注样本的大规模多语种数据集，采用语音识别后处理和端到端多模态两种方法，在数学表达式转换任务上取得了27-30%的字符错误率，显著优于现有技术，为自动化数学教育和学术交流提供了重要技术基础。

英超联赛主办方启动了“Restart项目”，旨在定期测试体育场馆的新冠病毒应对能力，借此将比赛与训练过程中的疫情传播风险降至最低水平。

浙江大学研究团队发现AI写作中的"时间振荡"现象：AI在生成过程的中间步骤往往给出正确答案，但最终输出时却被错误答案覆盖。团队提出"时间自一致性投票"和"时间一致性强化"两种解决方案，通过利用中间过程信息显著提升AI性能，在多个数学推理任务上实现2-25%的准确率提升，为AI系统的可靠性改进提供了新思路。

在2008年首度公布比特币项目的白皮书当中，化名中本聪的神秘缔造者总结称：“我们提出了一种不依赖信任基础的电子交易系统。”他所指的正是区块链，比特币加密货币背后的底层系统。规避对信任体系的依赖无疑是一项伟大的承诺，但实际情况却并非如此。

随着2025年的到来，CIO们面临的IT格局与一年前大不相同。AI曾经被视为一种新鲜的创新，现在已经成为主流，影响着企业的方方面面。在接下来的12个月里，IT领导者将会看到有更多的创新，以及一些严峻的挑战。

网易云信CTO赵加雨告诉记者，作为子弹短信即时通讯能力（IM）和音视频通话能力的提供者，网易云信为子弹短信多样化功能的实现和丰富的交互形式提供了坚实的技术支持。

德州大学和清华大学研究团队运用强化学习技术成功优化量子纠错码设计，将物理量子比特开销最高降低73倍，并首次实现距离高达35的实用化编码。该方法通过"权重约简"策略，在保持纠错能力的前提下显著简化测量操作复杂度，为近期量子设备的容错计算实现提供了可行方案，代表了AI驱动量子技术发展的重要突破。

IBM大中华区车库创新体验中心主管鱼栋告诉记者，IBM车库创新方法论是IBM在过去多年来对自身创新实践的总结，以最小应用场景开始，经过不断迭代，帮助企业打造开放协作、持续学习的文化，并推动业务成果的实现，最终推动以用户为中心的价值链重塑。

NVIDIA团队开发的Cosmos-Reason1是首个专门针对物理推理的多模态AI系统，通过创新的训练方法让AI具备了理解物理世界和进行具身推理的能力。该系统包含70亿和560亿参数两个版本，采用物理AI监督微调和强化学习两阶段训练，在物理常识和具身推理评测中显著超越现有模型，为机器人、自动驾驶等应用奠定重要技术基础。

不只是春招「静悄悄」，2022年应届毕业生也「静悄悄」地首次突破“千万大关”，应届毕业生面临着比往年更为严峻的就业形势；从企业来看，2022年校招更是「虽静但卷」，而且难。

过去的十年中，安全行业最敏锐的一些人士纷纷创立了新公司来应对各种安全问题，包括从在公有云基础设施中发现安全问题，到跨多云环境的异常检测和合规性，再到针对AWS和微软Azure以及Google Cloud Platform的办公级保护。