上周，英特尔举行了自2018年以来的首次“架构日”活动，在此期间，英特尔详细介绍了即将上市的芯片，例如Tiger Lake。

虽然AI拥有惊人的记忆力和知识整合能力，但它们的“推理性创造”与人类尚不可相提并论。爱因斯坦式的突破不仅是建立在已有知识上的插值（interpolation），更涉及对基础假设的质疑，以及对自然规律转变全新视角的能力。

荣耀 Magic OS for Windows 踏平跨设备协同门槛。

《全球数字经济白皮书》中的数据显示:2020年,全球数字经济规模达到32.6万亿美元

约翰霍普金斯大学研究团队开发了ETTIN模型套件，首次实现了编码器和解码器模型的公平比较。研究发现编码器擅长理解任务，解码器擅长生成任务，跨界训练效果有限。该研究为AI模型选择提供了科学依据，所有资料已开源供学术界使用。

SoloSpeech是约翰霍普金斯大学研究团队开发的创新语音处理技术，针对"鸡尾酒会效应"问题提出了全新解决方案。该系统通过级联生成式管道整合压缩、提取、重建和校正过程，实现了高质量目标语音提取。与传统判别式模型相比，SoloSpeech采用无需说话者嵌入的设计，直接利用提示音频的潜在空间信息与混合音频对齐，有效避免特征不匹配问题。在Libri2Mix及多个真实世界数据集上的评测显示，SoloSpeech在清晰度、质量和泛化能力上均达到了领先水平，为语音分离技术开辟了新方向。

基于数字化技术的业务创新重要，还是对网络数据的安全防护重要？你得到的答案大概率是同等重要，如果你再去问，那你现在两者的资金投入和人员配比是怎么样的，你可能会发现，这个投资天平歪的厉害

马里兰大学研究团队提出了CoLa（Chain-of-Layers）方法，让AI模型能够根据任务难度动态调整内部层的使用策略，实现"快思考"和"慢思考"的灵活切换。通过蒙特卡洛树搜索算法，该方法在推理任务上显著提升了模型的准确性和效率，为75%的正确答案找到了更短的处理路径，并纠正了60%的错误答案，为AI模型的架构优化开辟了新方向。

2014 年，以太坊联合创始人 Gavin Wood（加文·伍德）提出Web 3.0。随着区块链、元宇宙成为业界发展热点，Web3.0也成为业界和北京软协会员企业的关注焦点。

随着AI的发展，高密度数据中心中高性能GPU的使用产生了大量热量。液冷成为唯一可行的散热方案，但其部署面临成本和风险concerns。通过分析液冷的必要性、经济效益和简化措施，数据中心团队可以为液冷技术的采用提供有力论据，从而保护高价值、高能耗的GPU机架。

数字化转型可不仅仅是对网站、移动应用和社交网络策略的升级，而是一个让企业组织适应技术进步和行业准入门槛降低带来的快速持续变化的过程。

7月19日，中国（深圳）综合开发研究院（下称“综研院”）主办的《数“链”大湾区——区块链助力粤港澳大湾区一体化发展报告（2022）》发布会在深圳举行。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

每个成功的IT项目背后，都有一位技术娴熟的项目经理。从硬件和软件升级，到持续的安全补丁，再到应用开发和软件发布，项目经理可以让团队跟上节奏并保持高效。

人工智能时代,药物创新还可以有哪些从0到1的突破?

中科院软件所与阿里巴巴合作开发的RefCritic系统，首次让AI具备了真正的"教学能力"。通过创新的双重奖励机制，该系统不仅能准确判断答案对错，更能提供切实有效的改进指导。在数学竞赛等高难度测试中，RefCritic指导下的学生正确率提升超过7%，甚至能够指导比自己更强大的AI模型，展现了"授人以渔"的智能新范式。

VAST Data发布SyncEngine通用数据目录和高性能导入解决方案，能够发现、编目并捕获其他供应商存储系统中的文件和对象数据，将其导入VAST的AI专用系统。该工具提供跨文件系统、对象存储和SaaS应用的实时可搜索目录，使数PB到EB级数据集中的数万亿文件瞬间可被发现，消除了分布式非结构化数据集发现和调动的障碍。

康奈尔大学研究团队提出了"价值引导搜索"方法，通过训练标记级价值模型来优化大型语言模型的推理过程。他们收集了250万个数学推理轨迹，训练了15亿参数的评估模型，实现了基于块的高效搜索。这种方法不需要预定义"步骤"概念，也无需昂贵的每步标注。在四个数学竞赛基准测试中，该方法使DeepSeek-1.5B模型达到了45.7%的平均准确率，与更大模型相当，同时显著减少了计算资源需求。研究团队开源了数据集、模型和代码，为高效人工智能推理提供了新范式。

Canva最新推出的Dream Lab是一款AI驱动的文本到图像生成器,能够快速创建数字情绪板。它集成在Canva生态系统中,为创意人员、小企业主和艺术爱好者提供了便捷的设计工具。Dream Lab可以根据文字描述生成图像,并轻松组合成情绪板,激发创意灵感。

索尼与KAIST联合开发的DesignLab突破了传统AI设计工具的单步生成局限，创新性地将设计过程分解为评审和修改两个角色，通过迭代优化实现专业级PPT设计。该系统采用"逆向扰动"方法构造训练数据，在与商业工具的对比中表现优异，为AI在创意设计领域的应用开辟了新路径。