蚂蚁集团推出UI-Venus系统，这是一个能够仅通过屏幕截图就理解和操作用户界面的AI模型。该系统采用强化微调技术，在多个基准测试中达到业界最佳水平，其72B版本在界面识别任务上准确率达95.3%，在复杂的安卓操作任务中成功率达65.9%。研究团队还开发了创新的自进化轨迹对齐技术，显著提升了AI在多步骤任务中的规划能力，为智能化人机交互开辟了新途径。

近日，国内首只“智能制造ETF”（ETF，交易型开放式指数基金）上市，作为工业4.0时代背景下的核心观念，“吸睛”又“吸金”的智能制造，为年轻人再添投资新领域。

就筹备如此周全严密的重大活动赛事而言，冬奥会更像是一场雪地猎人的狩猎场。于林间奔跑的雪地猎人，奔波防护冬奥会基础设施安全，特别是网络与信息安全，用「更快的应急响应速度、更高的监测发现视角、更强的对抗突破能力」，捕捉隐藏在暗处的「猎物」。

IBM公司已经宣布全面禁止员工使用便携式存储设备。

8月4日，华为开发者大会2023（HDC.Together）在中国·松山湖举行。随着AI大模型技术的不断成熟，HarmonyOS 4的小艺智慧能力取得了跨越式的成长，将具备AI大模型能力。大模型加持下的全新小艺，“大”有不同。

在数据保护方面，戴尔易安信强大的数据保护设备可随客户数据的增长而不断扩展，客户提供其所需的灵活性。客户及其特殊需求促使戴尔易安信不断创新，从而扩展并改进产品的性能和可扩展性。

通过容器化改造直接上PaaS云平台，适用于业务功能固定、无需改动的遗留应用，好处是无需改动大量的软件代码，能够实现应用现代化的快速改造。

随着AI热潮的持续，Oracle已经和AWS达成合作，创建了Oracle Database@AWS，并宣布Oracle Database@Google Cloud全面上市。

近年来，AI绘画爆火出圈，各大社交平台纷纷推出自己的AI绘画工具：QQ的AI画匠、抖音的AI照片特效、小红书的AI绘图，让越来越多的用户体会到AI的魅力，输入几个关键词或者上传图片，你也可以成为“画家”。

在2019年里，我们看到金融服务龙头企业竞相试图建立自己的领导地位。这些企业包括摩根大通、纽约梅隆银行和桑坦德银行以及银行业里诸如Bakkt和富达数字资产等注重数字资产的新兴企业。

香港理工大学研究团队开发了突破性医学AI系统GEMeX-ThinkVG，让人工智能在分析胸片时能像医生一样详细解释诊断过程。该系统不仅能准确回答医学问题，还能标注具体的影像区域并提供完整的推理链条，解决了传统医学AI"黑盒子"问题。通过创新的强化学习训练方法，仅用八分之一数据就达到了传统方法的性能水平，为可解释医学AI开辟了新方向。

香港大学团队突破性地解决了AI全景图生成中的拼接难题，提出DreamCube系统，能从单张照片生成包含深度信息的完整360度场景。该研究创新性地引入"多平面同步"技术，让AI同时协调处理立方体六个面，避免传统方法的色差和断裂问题，实现从2D图像到3D场景的快速转换，为VR/AR、游戏开发、建筑设计等领域提供了全新的内容创作工具。

2005年，我在AT&T（美国电报电话公司）贝尔实验室开始了我的职业生涯。当时，电信产业正受困于价格战和来自无线运营商的竞争，看着一个又一个同事离职，前往谷歌和雅虎这样正蓬勃发展的消费互联网产业寻求职业发展机会时，我不禁也开始思考自己的下一步。

小米已经走过了十个年头，在这十年中，小米伴随着一代又一代的消费者逐渐成长。

香港科技大学研究团队发布LOCA-bench测试平台，专门评估AI助手在长时间复杂任务中的表现。研究发现AI存在"上下文腐烂"问题，随着信息量增加，准确率从70%急剧下降至20%以下。研究识别出AI的四大"职场病"并提出多种"记忆增强"技术，其中程序化工具调用法效果最佳，可将准确率提升25%以上。

如今API作为连接服务和传输数据的重要通道，已成为数字时代的新型基础设施，但随之而来的安全问题也日益凸显。随着数字化技术的发展和Web API数量的爆发性增长，API面临的安全攻击风险比其他类型的攻击更加复杂和更难防护。

随着AI市场份额之争愈演愈烈，AWS开始向微软和谷歌发起全线攻势，宣布面向AI初创公司提供价值数亿美金的云积分。

加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体，通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试，这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示，具备自我进化能力的AI显著超越静态版本，其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性，为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。

德国慕尼黑工业大学联合谷歌等机构推出HyperNoise技术，通过训练专门的"噪声超网络"为AI图像生成模型提供最优起始条件，在几乎不增加推理时间的情况下显著提升生成质量。该技术将复杂的优化过程从推理时转移到训练时，实现了速度与质量的完美平衡，为快速高质量AI图像生成提供了突破性解决方案。

混合云并不是公有云与私有云的简单组合，而是将这两者进行了有效整合，实现了任务的统一调度和编排。