中国电信人工智能研究院联合重庆大学、北航发布T2R-bench基准，首次系统评估AI从工业表格生成专业报告的能力。研究涵盖457个真实工业表格，测试25个主流AI模型，发现最强模型得分仅62.71%，远低于人类专家96.52%。揭示AI在处理复杂结构表格、超大规模数据时存在数字计算错误、信息遗漏等关键缺陷，为AI数据分析技术改进指明方向。

“现在谈数字化转型并不是赶时髦。”联想凌拓产品管理和营销高级总监林佑声开门见山，“其实，从实现虚拟化开始，数字化这个问题已经被提上了议事日程。”

确保卓越运营与加速业务增长长期以来一直是IT面临的一大难题，重要性的突显和完善的IT战略，使当今IT领导者能够最终更好地实现两者之间的适当平衡。

万众期待的苹果年度开发者大会这一次虽然只能以线上方式进行，但仍给我们带来不少值得关注的重磅内容。

区块链打破多部门、多机构间“数据信息孤岛”，形成多法律、多制度、多部门机构间共识机制，实现人、政府、法律、制度、数据等计算的协同融合，促进国家综合应急管理能力的提升、社会治理能力的提升，助力政府精准决策提升公信力、促进全社会信用体系大发展。

亚马逊发布Nova Premier AI模型的首个全面安全评估报告，针对化学生物武器、网络攻击和AI自主研发三大高风险领域进行了系统性测试。研究采用自动化基准测试和人工评估相结合的方法，并邀请第三方机构独立验证。结果显示Nova Premier虽然在各领域知识水平有所提升，但实际危险操作能力仍在安全阈值内，可安全向公众开放。

2025年，我们迎来了人形机器人第一个量产之年，也将迎来通用机器人的ChatGPT时刻。

德州大学研究团队开发的PRvL系统成功将大语言模型应用于个人信息保护，实现了99.4%的识别准确率和极低的隐私泄露风险。该系统支持多种模型架构和训练策略，具备跨语言处理能力，完全开源可本地部署，为医疗、法律、金融等敏感领域提供了实用的隐私保护解决方案。

不过,当越来越多的中国企业在出海寻找机会时会发现,出海这件事本身并不容易,甚至于要比国内市场难做的多,但就是在这样的形势下,也有一些成功者脱颖而出,比如PingCAP、美的、茄子快传等等。

这个曾经的短消息平台，如今正掌控着数十亿人的日常、商务与社会活动。

比特币采矿难度的提升与采矿利润率的不断下降，直接导致目前的采矿行业开始由大规模企业所主导。这场号称是比特币采矿领域的“工业革命”，通过合作采矿的方式改变了整个游戏规则。

约翰霍普金斯大学研究发现，AI大模型存在严重的"记忆偏见"问题，即使明确指示忽略内部知识，AI仍会固执地依赖训练时的记忆。研究通过创新的诊断框架测试了三种AI模型，发现知识冲突会显著降低模型性能，且这种偏见会影响AI用作评判工具的公正性。

Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统，通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括：将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话，嘴型与语音同步，为实时数字人交互技术开辟了新可能。

这篇研究探讨了模型合并技术在大型语言模型预训练中的应用。字节跳动Seed团队通过从百万到千亿参数级别的系统实验证明，在稳定训练阶段合并检查点不仅显著提升模型性能，还能准确预测学习率衰减效果，大大节省计算资源。研究提出的PMA策略使恒定学习率训练后通过简单合并就能获得相当于完成衰减训练的效果。此外，他们还发现该技术能有效提高训练稳定性，避免训练崩溃。通过全面实验分析，研究为开源社区提供了实用的预训练模型合并指南。

自研智能RPA平台，创建国内最大的RPA社区，手握全球一线投资机构数亿融资，云扩科技要如何创造RPA产业的中国范式。

阿里云团队开发了Fin-PRM，一个专门针对金融推理的AI评判系统。该系统采用双重评判机制，既检查推理步骤准确性又评估整体合理性，并具备专业知识验证功能。通过3000个高质量样本训练，在三大应用场景中显示出显著性能提升：数据筛选提升12.9%，测试选择提升5.1%，强化学习提升5.2%，为金融AI的专业化发展提供了重要技术支撑。

聚焦AIGC应用落地难题，十余位产学研投代表共议新趋势。

10月17日-19日，2019年中国计算机大会（CNCC2019）在苏州举办，本届大会以“智能+引领社会发展”为主题，1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技术官王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲。

谷歌和香港大学研究团队提出Learn-by-interact框架，让AI智能体通过自主与环境互动来学习，核心创新是"逆向构建"机制，能将失败操作转化为有价值训练数据。在四个真实环境测试中，该方法显著提升了AI在软件编程、网页操作、桌面应用等复杂任务中的表现，为构建实用AI助手开辟新路径。

杭州电子科技大学研究团队开发出CRISP-SAM2智能医学影像分析系统，能够结合文字描述和CT图像同时进行器官识别。该系统通过跨模态语义交互技术，无需医生手动提示即可精准分割18种人体器官，在七个数据集测试中表现优异，为医学影像诊断提供了新的AI解决方案。