确切地说，Power Platform把代码开发、跨平台应用，以及商务应用平台三者融合在了一起，本质上是一个数字化商务应用平台，只不过可以以低代码的方式实现。

上海AI实验室等机构联合开发了CODA系统，这是一个能够操作复杂专业软件的AI助手。它模仿人类大脑分工，分为负责规划的"大脑皮层"和负责执行的"小脑"两个部分，通过两阶段训练策略实现专业化和通用化。在四个科学软件的测试中，CODA平均成功率达到21.04%，显著超过传统方法，展现出良好的学习和适应能力。

2017年8月8日，对于英特尔而言，是一个可以载入史册的好日子。因为这一天，英特尔正式完成了对Mobileye的收购。同样，正是因为这场价值153亿的豪赌，让英特尔在无人驾驶领域掌握了主动权，开始有了一些不错的牌。

AI技术已经用事实证明自己有能力成为强有力的商业伙伴，如今越来越多的电子商务公司也在积极运用AI方案打击网络犯罪与线上优惠券欺诈活动。

本研究首次系统评估了大型语言模型在真实代码性能优化任务中的能力。研究团队构建了包含140个真实案例的SWE-Perf基准，发现当前最先进的AI模型在性能优化方面仍远落后于人类专家。AI倾向于进行基础设施层面的修改，而人类专家更擅长高层次的系统优化。研究揭示了AI在复杂系统优化中的局限性，为未来AI编程工具的发展指明了方向。

腾讯优图实验室提出MetaUAS系统，首次实现仅用一张正常图片就能检测任何类型异常的突破。该技术将异常检测转化为变化检测问题，通过元学习训练通用模型，无需语言描述即可精确识别工业产品瑕疵，参数量仅为传统方法的1/10，推理速度快65倍，为工业质检智能化提供了全新解决方案。

人形机器人早期落地，更依赖端侧小模型。

人形机器人早期落地，更依赖端侧小模型。

仓库和数据中心已经成为21世纪下一抹鲜亮的底色，使实体与数字世界的对接成为可能。每一次点击、点赞、下载和订购都是在以特定方式跨越虚拟与现实。这些设施也在全球范围内扩张，投资数千亿美元以满足不断增长的市场需求。

随着技术的不断进步，LLM 带来了前所未有的机遇，吸引了开发者和组织纷纷尝试利用其强大的能力构建应用程序。然而，当预训练的 LLM 在实际应用中无法达到预期的性能水平时，人们将不由自主地开始思考：我们到底应该使用哪种技术来改善这些模型在特定场景下的表现?

蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究，创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航，通过执行智能体和守护智能体的协作机制，在GAIA测试中准确率达67.89%，稳定性提升17.3%，荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径，具有广阔应用前景。

公司业务系统都跑在VMware虚拟化环境里，每天6点下班时对MES核心数据进行备份，隔一周做一次全备份。

黎曼猜想一直以来都是数学界最为重要的猜想之一（有的人认为没有之一），2000年，黎曼猜想被公布为七個“千禧年大奖难题”之一，其它还有诸如像哥德巴赫猜想这样难题。

随着人工智能等新技术成为主流，即使金融领域的典型企业也无法忽视这些技术。现在，全球一些最大型的银行正在加大对人工智能的投入。

过去几个月中，英特尔CEO Pat Gelsinger已经明确介绍了公司对于软件业务的高度关注。据报道，这位CEO在今年5月表示，英特尔遗憾错过了不少能够将云计算基础技术转化成资金收益的好机会。

掀开“数字化重塑2.0”这一新的篇章,一个赫然醒目的话题是“如何帮助现有80%的企业关键任务向云迁移,并实现AI赋能”。在这场具有决定意义的云之战中,作为“指挥官”之一,CTO们正在颠覆传统印象

本文介绍了利用ChatGPT帮助实现2025年新年目标的5个技巧。通过设定SMART目标、制定习惯追踪器、获取个人激励、优化时间管理以及定期评估进展,这些方法可以显著提高目标实现的成功率。文章为每个技巧提供了详细的ChatGPT提示语,帮助用户制定切实可行的计划并保持动力。

这项研究介绍了Ankh3，一种创新的蛋白质语言模型，通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务：多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全，使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表明，Ankh3在二级结构预测、荧光预测等下游任务中表现优异，尤其在模型未曾训练过的任务上展现出强大泛化能力，为蛋白质设计和分析开辟了新路径。

Microsoft和Georgia Tech研究团队开发了SlimMoE技术，能将超大AI模型压缩到原来的10-20%大小而性能基本不变。该技术采用多阶段渐进式压缩，保留所有专家模块但精简内部结构，成功将419亿参数的模型压缩为76亿和38亿参数版本，让原本需要企业级硬件的AI能力可在普通电脑上运行，大大降低了AI技术使用门槛。

约翰霍普金斯大学团队开发了VLV系统，仅用1000美元成本就能达到GPT-4o级别的AI图像描述效果。该系统巧妙组合现有的视觉编码器、扩散模型和语言模型，通过两阶段训练实现高质量图像描述。测试显示VLV在重建质量和人类评价方面与顶级商业模型相当，同时具备出色的空间理解和创意组合能力，为AI技术普及化提供了新思路。