耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

戴尔科技通过新一代信息技术，帮助企业构建“未来企业”领导力，赋能企业提升感知服务力，帮助企业从以产品为核心向以用户体验为核心的数字化平台转型，优化用户体验，提高客户忠诚度，打造服务型企业。

腾讯优图实验室提出SPEAR方法，通过建立AI"成功经验库"和渐进式探索策略，解决智能体训练中的探索-利用平衡难题。该方法在虚拟环境、网购模拟和数学解题等任务中显著提升AI表现，仅增加10%-25%计算开销却带来高达20%的性能改进，为AI智能体实用化部署提供重要技术突破。

上周，AWS公布了Open Distro for Elasticsearch之后，引发了口水战，这是开源公司日益增长的痛苦的最新例证。虽然过去一年中，新的开源许可证数量激增，但这个陈旧的开放核心模型真的能证明保持开源是一个可行的更好选择吗？

清华大学团队推出BlockFFN架构，通过创新的稀疏激活技术和块级优化训练，实现了AI模型在端侧设备上3.67倍的加速效果。该技术采用ReLU路由器和RMSNorm设计，结合激活稀疏性和推测解码，在保持模型性能的同时大幅提升运行效率，为AI技术在移动设备上的普及应用开辟了新路径。

MangaNinja是香港大学团队开发的AI线条画上色系统，能够根据参考图自动为黑白线条画精确上色。该系统采用双分支架构和渐进式补丁打乱训练策略，即使参考图与线条画姿势差异很大也能准确匹配。用户可通过点控制功能实现精细调节，支持多参考图融合和跨角色创意上色。在综合测试中表现优异，为动画制作和数字艺术创作提供了强大工具。

近两年,随着新能源汽车渗透率持续提升,消费者对公共充电站的需求也在日益增长。

OPPO于10月11日正式发布了OPPO Hyper Boost加速引擎优化方案。该引擎将实现安卓智能手机功耗与性能表现的优化，全面提升用户体验。

东南大学等机构研究团队通过数学分析发现传统AI训练方法存在隐藏缺陷，提出仅需一行代码修改的动态微调方法，在数学推理任务上效果提升3-7倍，甚至超越复杂强化学习方法，为AI训练效率改进提供了简单而强大的解决方案。

随着科技的飞速发展，无线网络已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

德勤2026年1月发布的企业AI现状报告基于对全球24个国家超过3200名企业和IT领导者的调研，揭示了AI从试点向规模化转型的关键时刻。

一直以来，整个行业对于数据存储依然存在不少误区。

边缘计算是IT和CT的融合，要在CT的规范中，履行IT功能。两个行业标准的融合往往是痛苦的，对于执行主体——厂商来说，尤其如此。

港科大等多院校团队发表的突破性研究，解决了多模态AI训练中的"模态差距"难题。通过精确建模文字和图像信息间的几何关系，开发出ReVision训练方法，让AI主要通过阅读文字就能学会理解图像，将训练成本降低26%，为AI训练提供了更经济高效的新路径。

你是否曾等待过AI生成一段音频？不管是想要一段背景音乐、声音效果还是环境音，传统的文本到音频AI模型就像一位才华横溢但动作极其缓慢的音乐家—创作出色，但要花上好几分钟甚至更长时间才能完成一段短小的音频。

SUSE亚太区CTO Vishal Ghariwala用一系列数字指出，无论是现代化应用的集成、分布式架构的管理、安全威胁的演进、以及生成式AI的普及，这些新的变革，对企业IT管理都是一次新的考验。

“帮每个人实现自己的电影梦”是江传荣对电影热爱的表达，而华为云愿意做技术的支撑，来成就热爱电影的人对电影的这份梦想。

深圳大学团队开发了C3D-AD持续学习框架，解决3D异常检测中的"灾难性遗忘"问题。系统通过三个创新模块：统一特征空间的KAL、智能信息管理的KAA和记忆保持的RPP，实现在学习新产品检测的同时保留对历史产品的检测能力，在三个数据集上取得显著性能提升。

“都是被逼的，在成本和技术的双重压力下，我们不得不对现有的IT系统进行调整和优化，最终从传统IT架构走上了开源的、分布式架构。”面对至顶网记者，中国铁路信息技术中心技术支持部部长高明星坦言。

以AI/ML、NLP、区块链、5G和IoT为代表的新兴技术正在走向成熟，未来十年他们将变得更加普遍，成为改变我们工作和生活方式的巨大推力。