Intel面临困境，主要有两个原因：IDM模式的拖累和CPU时代的落幕。 IDM（Integrated Device Manufacture）模式是芯片设计和芯片制造于一体的模式，大型处理器类的芯片公司，采取IDM模式的，目前有Intel和三星，其他IDM模式都是相对小规模的芯片，对工艺要求较低。

FuriosaAI团队提出突破性的Draft-based Approximate Inference框架，通过小模型预测指导大模型智能管理资源。研究开发了SpecKV和SpecPC两种方法，分别用于KV缓存管理和文本压缩，在保持高准确性的同时显著降低内存使用和计算延迟，为长文本AI推理提供了高效可行的解决方案。

在确定了智慧计算的发展理念之后，浪潮又设定了未来五年的发展目标——实现服务器全球第一。未来计算市场的五年，必然依然波澜壮阔。

这项由谷歌DeepMind研究团队开发的BlenderFusion技术，实现了将普通2D照片转换为可精确编辑的3D场景的突破。该系统通过三步流程：物体分层提取、Blender 3D编辑、生成式合成，解决了传统图像编辑中控制精度与真实感之间的矛盾，支持多物体操作、材质修改、场景重组等复杂编辑任务。

台湾国立大学研究团队开发了SAKURA，首个专门评估大型音频语言模型多跳推理能力的基准测试。研究发现，即使最先进的模型也面临两大挑战：一是在识别某些音频属性（如情绪）时准确率不高；二是即使能正确识别音频信息，也难以基于这些信息进行多步推理。对比实验显示，当同样的信息以文本形式提供时，模型推理能力显著提升，表明当前模型未能有效整合音频表征进入推理过程，这为未来开发真正能"听懂并思考"的AI系统提供了重要方向。

在藏语中，“珠穆”代表“女神”，“朗玛”代表“母象”，珠穆朗玛则是“大地之母”的意思，因此亦有圣母峰之称。

英国国家天气预报机构英国气象局在2021年曾宣布当时的超级计算机的购买实际上是一个云订阅，随之有机构提出异议。有人称这个决定是不公平的，英国气象局最近与之前的IT供应商庭外和解。

斯坦福大学研究团队通过大规模实验发现，AI系统的拟人化程度显著影响用户的信任和依赖行为。适度拟人化能提升信任度40%，但过度拟人化可能导致用户失去独立判断能力。研究揭示了年龄、性别等因素对拟人化接受度的影响，为AI设计提供了科学依据，强调需要在不同应用场景中平衡拟人化程度与用户理性判断的关系。

新加坡国立大学研究团队开发出革命性AI视频解说系统LiveCC，通过500万YouTube视频训练，实现0.5秒内实时生成视频解说。该系统在体育赛事解说质量上超越多个大型模型，在传统视频问答任务中也达到同规模最优性能，为AI实时多模态理解开辟新方向。

浙江大学和香港大学的研究团队提出了Prior Depth Anything，一个创新框架，融合了深度测量中精确但不完整的度量信息与深度预测中相对但完整的几何结构。该方法通过粗到细的流程，先用像素级度量对齐将深度预测与先验融合，再利用条件化单目深度估计模型优化结果。模型在7个真实数据集上实现了出色的零样本迁移，可处理深度补全、超分辨率和修复任务，甚至能应对混合先验情况，并支持测试时切换预测模型，提供灵活的精度-效率权衡。

作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。

在贝叶斯方法家族当中，马尔可夫链蒙特卡洛方法（Markov chain Monte Carlo methods）显得尤为神秘。

耶鲁大学团队首创AI论文审稿基准测试系统LIMITGEN，通过人工植入缺陷和真实审稿数据两套测试集，系统评估大语言模型识别科学论文局限性的能力。结果显示AI审稿准确率约52%，远低于人类专家的86%，但检索增强技术和多智能体协作显著提升了性能，为AI辅助学术评议提供了新思路。

雷军谈小米15周年：疾风知劲草，用更坚实的成长回应一切。

RMIT大学研究团队提出革命性QQSUM技术，突破传统电商问答系统只给单一答案的局限。该技术能将用户评论中的多元观点自动归纳为代表性关键点并精确量化支持度，为消费者提供全面客观的购买参考。实验显示，新系统在文本相似度和量化准确性方面分别提升2.11倍和67.12%，有望彻底改变电商平台的用户体验和决策方式。

阿姆斯特丹大学与Salesforce合作开发的奖励引导推测解码（RSD）技术，通过让小模型处理简单任务、大模型解决复杂问题的智能分工，在保持推理准确率的同时大幅提升计算效率。该技术在数学推理等任务中表现出色，计算量最多可减少75%，为AI应用的普及和成本降低提供了重要技术支撑。

Linux基金会运营副主席Phil Robb在“开源网络图景”主题演讲中提到，我们现在已经意识到当一个行业想要去发展一种技术，想要进行一些重大的变革，这就意味着我们需要大量可持续性的软件，我们需要去构建一个平台。

“刚刚过去的2018财年，虽然还不是联想历史上最好的一年，但从股价、盈利的角度看，现在的确是联想的最好时刻。”

尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项致命缺陷：需要大量数据的加持。

阿联酋人工智能大学研究团队开发出创新方法，让GPT-3.5等大型语言模型学会像专业事实核查员一样评估新闻媒体。通过模仿专家标准设计问题体系，该方法在政治偏向预测上达到93.5%准确率，在事实准确性预测上达到80.6%准确率，为媒体素养教育和信息筛选提供了新工具。