IT领导者当然希望此前投资建设的技术组合能持续提供最大价值，但这显然只是种美好的期许。

OmiseGO公司一直坚持着这样的发展思路。该团队希望建立一个以数字化方式令资金自由流通的世界，这些资产将被存储在区块链之上，可通过智能手机进行访问，并毫不费力地跨国往来。

这份来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学研究团队的综述分析了基于大语言模型的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理框架(TRiSM)。研究系统地探讨了代理型AI从概念基础到安全挑战，提出了包含治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱的TRiSM框架。文章还详细分析了威胁向量、风险分类，并通过真实案例研究展示了潜在脆弱性。

虽然消费意义上的存储用软盘几近灭绝，但音乐家仍在用软盘发表自己的DIY作品。

上海交通大学团队开发出FlowRL训练方法，将AI从"奖励最大化"转向"分布匹配"，让AI学会多样化推理而非单一模式。该方法在数学推理上比现有最佳方法提升10%准确率，在编程任务中达到CodeForces前83.3%水平，解题方案多样性提升近一倍，为AI训练提供了新思路。

文章剖析了在AI浪潮中，传统机构如何应对认知迁移的挑战，通过重构结构与人机协同，探索全新使命定位。

如果说大数据为制造业带来的是一次思维上的转变，人工智能带来的则是切实的生产模式的颠覆。

如何设计一个可容纳万台服务器的数据中心网络？UCloud优刻得设计了一款数据中心网络建设系统 —— Big Bang，实现低成本适配不同版本架构迭代、不同规模机房的小时级快速部署目标。

这项由Kaggle团队主导的重要研究揭示了生成式AI评估面临的严重危机。传统的测试方法在面对训练于海量互联网数据的AI模型时失效，数据泄露问题普遍存在。研究团队提出AI竞赛平台作为解决方案，其并行评估结构和成熟的防作弊机制为GenAI评估提供了可靠途径，对整个AI领域的发展方向具有重要指导意义。

ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集，包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素，为此提出CORAL框架，通过嵌入重建和对比学习相结合的方式，使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性，还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。

新型智慧城市理念是我国在新的时代背景下对智慧城市建设的新思考，智慧泉城的提出是济南市在新型智慧城市建设方面的最新探索，其丰富了新型智慧城市的内容。随着智慧泉城的推进，济南市在新型智慧城市城市建设的路上越走越远。

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

“我们最终是要将民用级外骨骼机器人做到万元以内，让大家能用买一部手机的钱买到外骨骼机器人。”

企业处在新旧时代更迭的关键节点：背后是打下的江山（宝贵的资产与数据），周围充斥着各种方法、概念和新技术，前面是吊诡多变的市场和环境——“黑犀牛”随时会从某个角落跳出来，挡住前行的道路。

2020年以意想不到的方式在展开，让人们愈发渴望AI的到来。

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。

德克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究团队开发了一种结合卫星图像和AI文本分析的贫困预测新方法。通过分析非洲6万个社区的数据，他们发现融合视觉和文本信息能将预测准确率提升21%。意外的是，AI内置知识比主动网络搜索更有效。研究验证了"柏拉图表征假设"，发现不同模态信息在AI内部形成相似理解模式。该方法为快速、大规模贫困监测提供了新工具，特别适用于人道主义援助和政策制定。

腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。

“成为下一个”或“挑战”ChatGPT的姿势。