芯片制造商AMD对2024财年数据中心收入的预期进行了修正，结果低于预期，投资者随后纷纷抛售，该公司股价在盘后交易时段下跌超过7%。

在当今充满活力和潜力的职场世界，新职人群体逐渐崭露头角，对于新世界有着全新认知的他们，一直在追求个人工作、生活的成长，宏碁深刻洞察到新职人群体的需求和追求

nfervision正在进行开创性的工作，借助机器学习算法诊断和治疗中风。这家人工智能医学影像专业公司已经完成了Head CT Augmented Screening平台的成功试点。Infervision希望通过让医生更快速更准确地诊断中风，并评估中风所造成的损害。

该季度思科在不计入股票补偿等特定成本下的利润为每股84美分，收入为131亿美元，比去年同期增长8%，高于此前华尔街预期的每股利润82美分，以及收入130.3亿美元。

一场突如其来的疫情，对于传统办公可以说是一场革命。很多人都梦寐以求在家办公，但真正梦想照进现实，你却感觉生活和工作没有了界限，睁眼上班，闭眼不下班。

特斯拉的选择是，不在自动驾驶堆栈当中使用激光雷达与高清地图。

中科大深圳团队开发RealCritic框架，发现AI大模型普遍存在批评能力缺陷。除o1-mini外，多数模型在自我批评时表现下降，甚至把正确答案改错。研究揭示"会做题"和"会批评"是不同技能，提出闭环评估新方法，为AI批评能力评估提供科学标准。

Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术，通过让AI同时学习外观和运动信息，显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量，在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型，为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。

习近平总书记提出要建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。同时，十九大报告也指出，办好继续教育，加快建设学习型社会，大力提高国民素质。

瑞典皇家理工学院与斯堪尼亚公司合作开发的PRIX自动驾驶系统，仅使用普通摄像头就达到了业界顶尖性能，处理速度比竞争对手快25%以上。该系统通过创新的视觉特征提取技术和扩散模型规划器，在多项标准测试中表现优异，为低成本自动驾驶技术的普及提供了可行方案，有望大幅降低自动驾驶汽车的制造成本。

厦门大学团队开发的TARS技术通过创新的"最大-最小"博弈策略和频谱对齐方法，有效解决了AI视觉系统的幻觉问题。该技术仅用4800个训练样本就将描述错误率从26.4%降至13.2%，性能媲美GPT-4o，为医疗诊断、自动驾驶等关键领域提供了更可靠的AI视觉解决方案。

巴基斯坦拉合尔COMSATS大学研究团队开发出同时识别人脸年龄和性别的AI系统，专门针对精准广告投放优化。该系统性别识别准确率达95%，年龄估算平均误差仅5.77年。与传统分别处理两项任务的方法不同，研究采用统一框架学习共享特征表示，显著提升了整体性能。系统基于20000张人脸图像训练，为商业广告和智能监控等领域提供了新的技术解决方案。

stackoverflow的调研针对其社区的所有用户，主要给出了两个调研结果。

对于食品饮料行业而言,可持续发展并不是一个新鲜的话题,但最近几年来,这个议题已经成为企业的头等大事。

蒙纳什大学研究团队提出了一套基于不确定性驱动的自动化过程奖励数据构建框架，解决了训练数学推理AI的关键难题。该方法通过识别AI推理中的不确定性来精准定位错误步骤，显著提高了数据标注效率，同时开发了两种创新的输出聚合策略，结合群体智慧与专家判断，在多个数学推理数据集上取得了显著的性能提升。

腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。

从一个新玩家，到进入核心玩家圈，成为TOP玩家需要多长时间？在Gartner 2018年的《Market Guide for Cloud Infrastructure as a Service, China》报告中，中国云市场核心玩家圈中出现了一个陌生又熟悉的名字——华为。

数字化转型是当下众多企业共同面临的挑战，转型的关键就在于软件，因为承载企业价值的就是这些应用或者软件，软件变成企业的核心竞争力，此时，云原生技术为企业的转型提供了很好的支撑。

北京智源人工智能研究院发布首个大规模AI推理模型评测报告，通过全新数据集测试发现：当前最先进的推理模型存在思考过程与答案不一致、虚假声称使用外部工具、推理时间与视觉任务效果无关等问题。研究覆盖GPT-5、Gemini 2.5等数十个模型，揭示了AI推理能力的真实现状和安全隐患。

随着互联网金融的发展，传统金融机构一边享受着金融科技带来的效率提升和服务边界的扩大，另一边黑产的攻击手段也在不断升级，金融机构遭遇的欺诈情况越来越复杂，基于知识图谱的关联反欺诈也应运而生。