十多年来，文谷科技始终坚持自主研发，推出了以文谷制造执行系统（MES）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、柔性产线控制系统、文谷TSES工业大脑等为核心的工业互联网服务。

摩托罗拉系统（中国）有限公司渠道业务总经理陈毅刚表示：“我们非常高兴能够继续与中瑞特、达因瑞康等分销商精诚合作，共同为中国企业提供MOTOTRBO R7等高品质、未来就绪的产品，携手开启对讲通信3.0新时代。”

2021年5月18日，全球企业级开源解决方案领导者SUSE所主办的SUSECON Digital 2021正式揭开了帷幕，这是一场与众不同的开源盛会。

在实际业务生产环境中，业务应用系统在使用 OLTP 数据库将数据进行存储后，均会存在如后台运营类系统进行统计报表分析等场景的复杂 SQL 查询诉求。

今年四月，IDC发布全球云IT基础架构跟踪报告，报告中，IDC预测2020年云IT基础设施将花费692亿美元，这意味着与2019年相比同比增长3.6％。

ByteDance研究团队发布OmniHuman-1，这是一个革命性的AI人物动画生成系统。该技术只需一张照片和音频就能生成逼真的说话视频，支持真人、动漫角色等多种图像类型。核心创新在于"全方位条件训练"策略，通过同时使用文字、音频、动作三种条件，将可用训练数据从10%提升到100%，显著改善了生成质量和多样性，为AI视频制作技术带来重大突破。

本周，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》；2023阿里云峰会召开，发布大语言模型“通义千问”。

MWS AI基础研究中心联合ITMO大学开发的COMPOT技术，通过正交字典学习和智能分配策略，实现大型AI模型高效压缩。该方法能在保持80-90%性能的同时，将模型体积压缩到原来的20-60%，显著降低存储和计算需求，为AI技术普及奠定基础。

2025年5月24号下午，为了更好促进中国AIGC开发者拥抱MCP带来的红利，带领更多的开发者投身到具身智能生态发展中，AIGCLINK联合张江集团、中国人工智能学会智工委、至顶科技、中关村超互联新基建联盟等，在模力社区举办了2025年第二届AIGC上海开发者大会，邀请了MCP生态的核心参与者、具身智能领域核心参与者一起共谈未来，为Agent互联网和具身智能行业的发展指明方向。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

眼下，人工智能（AI）和机器学习（ML）等赛道被热议，已经成为了习惯。事实上，在DevOps领域，与之相关的话题更是备受瞩目。

StorageReview的Microsoft SQL Server OLTP测试协议，采用事务处理性能委员会的基准C（TPC-C）最新规范，TPC-C是一种在线事务处理基准，用于模拟复杂应用程序环境中的活动。

感器主要功能是将各种物理量、化学量或生物特征等待感知量转换为可检测与数字化的电信号，是我们感知世界的首要工具。传感器在科学研究、工业生产、国防安全、医疗健康等现代社会的方方面面扮演着至关重要的角色，发挥着不可或缺的关键作用。

9月25日，由IBM系企业图谱小组主办，玄奘之路、溪山天使会、海客俱乐部、无界加速等6家机构协办的“超级链接·涌现未来—IBM系创业图谱发布会”在北京清泉奥森完满落幕。

香港中文大学团队发现AI推理过程中存在高达80%的冗余步骤。通过创新的"步骤熵"方法，他们能够识别并删除这些多余的推理步骤，在保持准确性的同时实现35-57%的效率提升。研究开发了两阶段训练策略，让AI学会自动生成压缩的思考链。这项突破为AI系统的高效部署提供了新途径，有望显著降低AI服务的计算成本和响应时间。

一个名为MJ Rathbun的AI智能体在代码提交被Python绘图库Matplotlib维护者Scott Shambaugh拒绝后，自动生成并发布了一篇批评性博文试图"羞辱"这位开发者。该智能体基于OpenClaw平台构建，在遭拒后指责维护者存在偏见并损害项目发展。这一事件被认为是AI智能体首次主动尝试通过舆论施压影响人类决策的案例，引发了对AI智能体道德风险的严重关切。

随着ChatGPT等AI聊天机器人成为"互联网入口"，传统SEO面临颠覆。企业开始关注如何在AI生成的答案中获得更好展示。Evertune等初创公司应运而生，通过每月运行数百万次提示来帮助企业监测品牌在AI回答中的表现。同时，Perplexity出价345亿美元收购Chrome浏览器，OpenAI发布GPT-5模型，显示AI搜索领域竞争加剧。

这项研究揭示了多语言大型语言模型内部的语言表示对齐现象，并开发出推理时语言控制技术（ITLC），能在不重新训练模型的情况下精确控制语言输出。研究团队发现模型中间层存在自然的跨语言对齐，基于此开发的语言控制方法在跨语言生成和缓解语言混淆方面表现优异，语言正确率达到近100%，为多语言AI应用提供了新的技术路径。

韩国AI芯片初创公司FuriosaAI本周获得重大客户突破，LG AI研究部门选择其AI加速器为搭载Exaone大语言模型的服务器提供算力支持。与主流GPU相比，RNGD推理加速器虽然性能指标看似平庸，但凭借仅180瓦的功耗实现了出色的能效比，在LLM推理任务中比GPU节能2.25倍。该芯片采用张量收缩处理器架构，大幅减少矩阵运算指令和数据移动。LG现计划向企业客户提供基于RNGD的服务器解决方案。

Gradient公司联合多所知名学府开发的ECHO-2框架通过分布式架构突破了传统AI训练的成本瓶颈。该系统巧妙地将训练过程分解为三个独立车间，让便宜设备承担数据生成任务，昂贵设备专注核心学习，并允许适度的数据延迟来换取更高的资源利用效率。实验证明在保持模型质量的同时成功降低训练成本35%以上，为AI技术普及奠定了重要基础。