Mistral AI首次推出推理模型Magistral，采用纯强化学习训练让AI学会深度思考。该模型在数学推理能力上提升近50%，能够展示完整思考过程，并意外获得多模态推理能力提升。研究团队开源了Magistral Small模型，为AI推理能力发展开辟新路径，证明了强化学习在培养AI思维能力方面的巨大潜力。

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推理机制和强化学习训练，在数学、编程、视觉等多领域测试中均表现优异，甚至支持跨模型的专家知识迁移，为构建真正智能的自适应AI系统奠定了技术基础。

AVEVA剑维软件在AVEVA World上宣布达成多项全新的合作伙伴关系.

在此次线上会议中，英特尔公司CEO Pat Gelsinger大胆做出预测，称到2030年芯片的封装容量将提升十倍。

华为云知识计算解决方案获得“黑科技”奖，华为云GaussDB（DWS）实时数仓实时数据分析技术获得“新技术”奖。

在英伟达，负责引导研究朝着应用、而非纯学术项目前进的，是斯坦福大学计算机科学与电气工程兼职教授，公司首席科学家、高级研究副总裁以及GPU、网络与CPU芯片设计师Bill Dally。

这些数据由新思科技安全顾问在评估中心为客户进行的测试汇编而成，包括渗透测试、动态应用安全测试和移动应用安全分析，模拟真实世界中攻击者的行为以测试正在运行的应用。

内蒙古伊利实业集团股份有限公司作为行业龙头，基于”以消费者为中心”的理念，以创造消费者价值的营销转型和降低运营成本的供应链转型的双引擎战略在乳制品行业率先推进全产业链数字化转型。

Amazon不打算剥离AWS云计算部分，相反，AWS首席执行官Adam Selipsky表示，为了在云服务市场保持领先地位，AWS可能会自行收购。

新冠疫情的肆虐给2020年全球经济造成了沉重打击，但来自硅谷乃至世界各地的科技初创企业仍在努力创新、迅速成长。

人工智能相关的新闻报道倾向于渲染一种反乌托邦式的影响，这很容易让大多数企业员工对看似不可避免的AI未来感到恐惧。去年，人力解决方案公司Adecco向1000名高管进行调查，询问他们关于这项技术对工作场所的影响，大多数人表现得非常乐观。

近日，德州仪器(TI)推出四种微型高精度数据转换器，每种转换器均具有业界同类产品中最小尺寸。新数据转换器可帮助设计人员在缩减系统板占用空间之余，增加更多智能及功能。

本周Nvidia在德国汉堡举行的ISC高性能计算大会上宣布推出了这两款芯片——Nvidia Grace CPU Superchip和Nvidia Grace Hopper Superchip，旨在为新一代的百亿亿级计算机服务器提供动力。

2018年7月26日，中国平安集团旗下金融科技独角兽——金融壹账通，在深圳召开主题为“未来银行·AI+营销”的Gamma智能营销方案体验大会暨产品发布会

第一线集团预测SD-WAN将是崭新技术的趋势，很多企业客户渴望获得更多信息；企业客户将会在现有的MPLS 网络基础上，部分选用SD-WAN，即采用混合(Hybrid)网络作灵活部署，而SD-WAN将逐渐侵占MPLS 的市场，侵占速度将视乎SD-WAN服务商的战略部署。

2019年6月6日，工业和信息化部向中国移动通信集团有限公司颁发“第五代数字蜂窝移动通信业务”基础电信业务经营许可证，同时批准中国移动将包括语音、数据、移动物联网相关业务在内的全部“LTE/第四代数字蜂窝移动通信业务（LTE FDD）”经营范围扩大至全国。

Nutanix今日宣布，中国发展速度最快的证券公司之一，五矿证券有限公司（以下简称“五矿证券”），扩大了对超融合基础架构（HCI）和企业云操作系统软件解决方案的部署。

微出行行业正经历转型，从早期疯狂扩张转向可持续商业模式。在布鲁塞尔微出行欧洲会议上，多家初创企业展示创新解决方案：英国Convoy推出自行车货运改装套件；德国Azora Charge开发太阳能充电停车站；Fleetser打造二手电动车辆交易平台；意大利Switch将AI应用于车队管理；波黑Zapp推出特许经营超级应用；法国J2R设计时尚电动摩托车；德国Trace Mobility提供商业智能服务。这些企业代表着微出行产业的新发展阶段。

可正如罗素说“参差多态方是幸福本源”，5G频段千姿百态是事实。既然4G时代，产业界已经打破传统范式，频段部署颇为灵活多样，5G部署的“初心”，就更要在所有可能的频谱里部署。

这项研究解决了AI文生图技术中文字描述与图像生成不匹配的核心问题。通过开发TACA方法，研究团队发现并修复了现有系统中注意力机制的两个关键缺陷：跨模态注意力抑制和时间不敏感性。实验显示该方法能显著提升模型的空间关系理解能力和属性绑定准确性，为AI创意工具的实用化发展提供了重要技术突破。