塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25数据集，包含110张高精度标注图像，每个细胞使用60-400个多边形点精确描绘。IAUNet在多个数据集上均取得最佳性能，为药物研发、疾病诊断等提供重要工具。

研究求解器的少数者。

一直专注于RPA技术研发和应用的Automation Anywhere在今年10月底宣布正式进入中国市场。据了解，目前，其150万个RPA软件机器人已经被运行和部署在各大实体企业中，包括90%的头部健康医疗企业、85%的头部科技公司、85%的头部金融机构，以及70%的制造业企业等。

微软研究团队发现AI推理模型存在"长度膨胀"问题——回答冗长啰嗦但准确性并未提升。他们提出GFPO方法，通过训练时生成更多候选答案但只学习最简洁有效的回答，成功将AI回答长度减少46%-85%，同时保持原有准确性。该方法在数学竞赛、科学问答等多个基准测试中表现优异，为AI推理效率优化提供了新思路。

BEVCALIB是一种利用鸟瞰图表示实现激光雷达与相机校准的创新方法，由南加州大学和加州大学河滨分校的研究团队开发。该方法将不同传感器数据转换到共享的BEV空间，并通过几何引导的特征选择实现高精度校准。在KITTI和NuScenes等数据集上，BEVCALIB比现有最佳方法平均提高了47-82%的性能，为自动驾驶和机器人系统提供了可靠的传感器融合基础。

这篇论文介绍了一种名为"低秩克隆"(LRC)的新型知识蒸馏方法，能极大提升小型语言模型的训练效率。哈尔滨工业大学深圳校区和百度公司的研究团队通过训练可学习的低秩投影矩阵，同时实现了软剪枝和激活克隆，避免了传统方法中的信息损失和对齐效率低下问题。实验证明，仅用100亿-200亿文本单元训练的LRC模型性能可匹配或超越需要万亿级训练数据的现有模型，训练效率提升1000倍以上，为资源受限场景下的高性能语言模型开发提供了突破性解决方案。

上海交通大学研究团队提出Iwin Transformer，这是一种无位置编码的分层视觉变换器，通过创新的交错窗口注意力和深度可分离卷积协作，能直接从低分辨率微调到高分辨率。该方法用注意力连接远程令牌，用卷积连接邻近令牌，在单模块内实现全局信息交换，克服了Swin Transformer需要两个连续块的局限。在ImageNet-1K上达到87.4%准确率，在语义分割和视频识别等任务中表现出色。

StepFun公司推出的Step1X-Edit是首个能够媲美GPT-4o和Gemini2 Flash等商业模型的开源图像编辑AI。该模型通过整合多模态语言理解和扩散图像生成技术，能够处理11种编辑任务，在新构建的GEdit-Bench基准测试中表现优异，为图像编辑技术的民主化开辟了新道路。

IBM研究院推出革命性AI诊断工具CLEAR，能够自动分析AI系统错误并生成详细报告。该工具采用"AI评判AI"的创新方法，将复杂的错误分析过程自动化，帮助开发者快速发现问题模式。用户研究显示75%的开发者认为该工具比传统手工分析更高效，已开源供全球开发者使用。

IBM今天公布财报结果显示，第一季度净收入超出此前预期，但季度收入下滑幅度大于预期令投资者感到失望，导致股价在盘后交易中下跌超过3％。

“四个现代化”IT现代化武装身体，应用现代化解放大脑，数据管理现代化精确洞察，安全合规现代化扫清路障。

本篇文章便要深度对比分析市场各主流超融合和厂商，帮助超融合入门用户全面而深入地理解超融合概念，并能从核心关键方面来了解不同厂商及产品的特点，从而结合企业的情况进行有针对性的评估与选择。

“现在一股新的文化浪潮居然想要重复黑莓当初走过的道路，真是太奇怪了。”

数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。

在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

随着云通讯行业持续增长，5G建设逐步推进、音视频技术快速迭代，都是为了满足人与人、设备与人、设备与设备之间的消息传输。

IEEE数字金融与经济标准委员会专家委员、桐元软件CEO 胡凝认为，在努力解决大模型幻觉的技术挑战的同时，AI正加速塑造以创意和交付为核心价值的“超级个体”时代，并带来了能耗与信息茧房等新的社会议题。

在2018年全球超算大会上，戴尔易安信宣布在高性能计算部署和新产品组合扩展方面的最新进展，旨在帮助人工智能、生物科学、天气预测等各个科研领域加快获得洞察。

电影《流浪地球2》中，作为拥有超强算力和“自我意识”的550W量子计算机给所有人留下深刻的印象。从科幻回归现实，生成式人工智能的出现也让人们惊觉，数字生命以及它背后的深度智能世界，会不会在不远的未来真正实现？

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。