AI届也有自己的拼多多，阶跃星辰推出超省钱的AI模型：Step-3

如果您身为一位CIO，希望在企业的数字化转型之旅中树立起自己的声誉，那么2021年绝对是需要好好把握的一年。

LangGraph是LangChain生态系统的新框架，专为构建基于大语言模型的有状态、多代理应用程序而设计。它支持循环流程，提供精细的控制能力，具备持久性特性，并能与人类协作。LangGraph适用于个人助理、AI教师、软件用户体验优化、空间计算和构建智能操作系统等多种场景。

进入现代社会，人们已经不需要再通过跑步来获取生存物资，跑步由生存技能变化为健康管理的手段。

也许，当我们以正确的方式拼装起机器人，意识就会浮现在它们的钢铁颅腔当中。

美团团队开发的TreeCUA系统通过创新的树状探索方法，让AI能像人类一样操作软件界面。该系统采用多智能体协作框架，实现了完全自动化的GUI轨迹合成，在OSWorld基准测试中达到34.6%的成功率，显著超越现有开源方案，为构建通用计算机使用代理奠定了重要基础。

蚂蚁集团与西湖大学联合开发的AWORLD开源框架，通过分布式并行训练将AI助手的练习效率提升14.6倍，成功将Qwen3-32B模型在GAIA测试中的准确率从21.59%提升至32.23%，在最困难任务上甚至超越了GPT-4o等商业AI产品，为"从练习中学习"的AI训练理念提供了实用解决方案。

着眼于未来10到20年后，如果没有数字孪生，市政及纳税人肯定要浪费掉大量金钱才能监测桥梁和水坝，特别是继续依赖于陈旧过时的人力+脚手架式的检查方法。

意大利国家研究委员会团队提出了一种创新的艺术风格分类方法，将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络融入双教师知识蒸馏框架。该方法用自适应样条函数替代传统固定激活函数，能更精确捕捉艺术风格中的复杂非线性特征。在WikiArt和Pandora18k数据集上的实验表明，相比传统MLP投影头，该方法在多种主干架构上都实现了显著的性能提升，特别在细粒度艺术风格区分方面表现出色，为艺术风格自动识别和文化遗产数字化提供了新的技术路径。

Nvidia首席执行官黄仁勋在GTC大会上公布了未来三代GPU技术路线图，揭示了计算能力提升面临的巨大挑战。从芯片制程到散热和供电，Nvidia正通过增加硅片数量、提高封装密度等方式来突破摩尔定律的限制。这些努力也反映出当前AI计算发展所面临的瓶颈，以及未来数据中心设计的发展方向。

纵观整个2017年的服务器市场，可以用“变革”和“创新”来概括。变革是在新的驱动下因素发生的，而创新是变革的产物。所谓继往开来，2018年的服务器市场也将伴随这种发展态势而继续向前发展。

英特尔正快步前行，我们所做的一切都遵循我们的宏旨：创造改变世界的科技，造福地球上每一个人。

香港科技大学团队开发的ACTalker系统实现了多信号协同控制的说话头像生成突破，通过并行控制曼巴层和面具丢弃策略，让AI能同时根据音频和面部动作生成自然的说话视频，在语音同步性和表情控制精度方面全面超越现有方法，为虚拟交互应用开辟了新的可能性。

北京大学团队开发的ReMoMask系统实现了文本到3D人体动作生成的重大突破，通过双向动量学习、语义时空注意力和检索增强指导三项核心创新，在权威数据集上取得显著性能提升，为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了高质量的动作生成解决方案，标志着人工智能向更自然人机交互迈进的重要进展。

人们曾经以采集食物为生，而如今他们要重新以采集信息为生，尽管这件事看起来很不可思议。——Marshall McLuhan

这项研究首次提出MetaphorStar框架，专门解决AI系统无法理解图像隐喻含义的问题。通过创新的TFQ格式和强化学习方法，让AI从只能识别"一个人站在路口"提升到理解"人生选择"的深层含义。在基准测试中性能平均提升82.6%，为开发具有深层认知能力的智能系统开辟了新路径。

微软将利用这些初创公司的专业知识和经验增强自身自动驾驶专用型云及AI服务，再借此吸引更多非合作伙伴客户。

为什么即便5G的影响空前未有，Wi-Fi 6依然是不可或缺的网络一环？

斯坦福大学研究发现，主要用英语训练的大型语言模型竟能自发学会处理其他语言任务，无需明确教学。这种跨语言迁移能力随模型规模增大而显著提升，通过形成"通用语义空间"实现不同语言间的知识迁移。研究为降低多语言AI开发成本、支持资源稀缺语言提供了新途径，但仍面临性能不均衡、文化适应性等挑战。

过去几个月中，英特尔CEO Pat Gelsinger已经明确介绍了公司对于软件业务的高度关注。据报道，这位CEO在今年5月表示，英特尔遗憾错过了不少能够将云计算基础技术转化成资金收益的好机会。