新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。

那么零信任到底是什么？它有什么优势？企业该如何部署零信任？腾讯安全围绕零信任基于自身应用实践，梳理了24个常见的问题，帮助用户快速理解。

全国两会期间,作为医疗行业建设重点之一的“医疗信息化”受到关注,推进“智慧医疗+”体系建设、推进健康医疗数据共享等成为热门议题。

密歇根大学研究团队首次破解AI编程语言选择机制，开发出G-ACT智能控制系统。该技术能精确引导AI选择C++等高性能语言，解决科学计算中AI语言偏好不当问题。实验显示控制准确率提升15%，为构建可靠AI智能体奠定基础。这项发表于2025年6月的研究标志着从"训练AI"向"控制AI"的重要转变。

在全球计算演进与创新浪潮交汇之际，一场汇聚全球智慧、擘画未来计算图景的盛筵，于初秋的“北疆明珠”隆重启幕。这里是思想激荡与技术创新的汇流之所，也是中国高性能计算屹立于世界舞台的重要坐标。

正如曾富贵所言：以ChatGPT为代表的这种深层次AI，会引领下一轮的科技与革命的浪潮，对各行各业包括我们每个人的工作、生活，带来翻天覆地的变化。

在11日的主会现场，美国辛辛那提大学（Univ.of Cincinnati） 讲座教授、《工业大数据》作者李杰首先发表题为“大数据助力‘中国智造’弯道超车”的主旨演讲。

加州大学伯克利分校研究团队开发出"分层运动预测网络"，让AI通过观看视频学会预测复杂物体运动，无需精确物理计算。系统在简单运动预测中达91%准确率，复杂场景78%，某些情况下超越人类判断。技术有望应用于机器人、自动驾驶、家庭服务等领域，为AI理解物理世界开辟新路径。

针对存储行业的需求和关注，SPC创建了全球第一个存储行业标准的性能标准。从组件级评估到完整的存储系统测量，SPC提供了严格的、经过审计的、可靠的和可重复验证的性能度量。

相同的数字化转型，具体到一千个行业，就有一千个特有的行业难题。

中美研究团队发现AI使用工具后会出现"思维混乱"现象，提出ARPO训练方法，让AI学会在困惑时智能探索、清晰时高效执行。该方法在13个复杂任务上全面胜出，工具使用效率提升一倍，为构建更智能的AI助手奠定基础。

「 年终奖作为部分打工人年底的一笔额外收入，也可能是一年中最大额的单笔收入，或者被算进总包的工资构成部分，对打工人来说，举足轻重。今日推荐 燃次元（ID:chaintruth）一篇文章，互联网年终奖一览，又是几家欢喜几家愁。」

谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型，能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报，准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术，通过学习40年历史数据掌握天气变化规律，在极端天气预测方面表现卓越，能耗仅为传统方法的千分之一，为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。

保险企业纷纷选取适合自身资源禀赋的战略侧重点，建立由数据、技术、机制等组成的数字化支撑体系，具体表现为产品个性化、线上渠道多元化，管理扁平化，服务一站式等等，实现以客户洞察为核心的全方位数字化业务能力。

KAIST研究团队提出VIRAL方法，通过视觉表征对齐技术解决多模态大语言模型视觉理解不精准的问题。该方法让AI模型内部视觉表征与预训练视觉基础模型保持一致，避免训练中视觉细节的丢失，在对象计数、空间推理等视觉任务上取得显著性能提升，为多模态AI的视觉理解能力改进提供了简单有效的解决方案。

这篇文章是一系列创意写作提示的集合，每个提示描述了一个独特的场景或概念，旨在激发想象力和创作灵感。

北京中科江南信息技术股份有限公司结合在财政信息化领域的经验，研发了基于微服务架构的财政预算管理一体化系统，实现全国政府预算管理一体化、各部门预算管理一体化、预算全过程管理一体化、预算项目全生命周期管理一体化、全国预算数据管理一体化。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。