在数物融合的基础下，PTC制定了产品创新、运营创新、增强现实技术融合创新的发展路线，重新定义了其产品组合支持工业创新。

想象一下，目前的大型AI模型就像一位米其林三星大厨，他做的菜肴美味无比，但需要一整天的时间和昂贵的食材才能完成一道主菜。而普通人只希望能在家里短时间内做出口味相近的菜肴。RADLADS技术就像是一种神奇的烹饪转换术，它能将米其林大厨的复杂食谱简化成快餐连锁店的标准制作流程，不仅保留了原汁原味，还将制作时间从一整天缩短到几分钟。

实现气候承诺已经到了时不我待的关口，所有与建筑环境有关的组织都必须利用科技做出切实的改变。

随着检索增强生成 (RAG) 技术的兴起，企业有望更好地利用大语言模型 (LLM) 和公司内部数据。RAG 技术能够将 LLM 与企业特定领域知识相结合,提升 AI 服务质量。未来,RAGOps 和智能代理等新方法将有助于 RAG 技术的大规模应用,为企业 AI 落地提供更多可能性。

12月9日，昇腾AI开发者创享日2023年终收官站将来到广州。

富士康的工业互联网部门推出一套名为Gloria的全新AI机器视觉平台。该系统由高通公司的Cloud AI 100解决方案提供支持，可支持多达24个高清摄像头，适用于交通分析、安全监控与智能零售等视频分析场景。

根据Forrester的定义，Data Fabric是以一种智能、安全并且是自服务的方式，动态地协调分布式的数据源，跨数据平台地提供集成和可信赖的数据，支持广泛的不同应用的分析和使用场景。

英国卫生安全局研究团队首次构建了包含8000多道题目的AI公共卫生知识评测基准PubHealthBench，测试24个AI模型对英国健康指南的掌握程度。结果显示最先进AI在选择题中正确率超90%，但自由作答时降至75%以下，且在面向公众的指南上表现优于专业医疗指南。

今年是Worldpay进入中国的第10年，在这10年间，Worldpay主要服务于中国商户和企业出海，帮助它们走向全球。在这个关键节点，Worldpay将继续深化服务，帮助更多中国企业拓展海外市场，并在全球支付领域实现更多突破。

如今，95后逐渐成为了消费市场的主力,从小生活条件优越的Z世代，有着巨大的消费潜力，他们更加渴望自由而弹性的生活，并且对工作和生活的要求与千禧一代完全不同，特别是对在线服务的可用性和体验的要求极高。

字节跳动Seed团队推出的Seedance 1.0是一个突破性的AI视频生成模型，能够根据文字描述或静态图片快速生成高质量视频。

麦吉尔大学研究团队通过测量理论框架分析发现，当前广泛使用的大型语言模型评价系统存在严重的可靠性和有效性问题。研究揭示了AI评委在替代人类评委、自身能力、规模化应用和成本效益四个核心假设方面的缺陷，并通过文本摘要、数据标注和安全评估三个应用场景验证了这些问题的严重性，为建立更加科学严谨的AI评价体系提供了重要指导。

一方面人们开始越来越意识到AI能做什么以及无法做到什么，另一方面，越来越多的人意识到在推进技术发展的同时仍要坚守住负责任的道德规范。

在深处技术变革的今天，技术创新的重要性不言而喻。而在近日举行的英特尔On技术创新峰会上，一系列的新产品、开发者工具和技术让笔者感到了一种英特尔”王者归来“的感觉。

近日，闪存厂商Pure Storage任命新的分销商和经销商以进一步服务中国市场，在积极看好中国数据基础设施市场的同时，希望将创新的全闪存产品提供给更多的中国客户。

“源1.0”可以完成各种风格、类型文本的生成，如新闻资讯、金融行研、办公公文、法律文书、广告营销、网络文学、诗词歌赋、食谱菜谱等。

除了医疗领域，人工智能的创新无处不在，Gartner的数据显示，未来几年人工智能的发展将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的CIO的五大投资重点之一。

这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP，一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图，构建了1,008个问答对，设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现：开源领域的基础模型表现优于推理型模型，而闭源模型则相反。研究还表明，当视觉输入被遮盖时，模型性能普遍下降，证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。

云数据中心在硬件、软件和基础架构上需要巨大的投资，这反过来又推动了性能、效率和投资回报方面的优化。

持续学习的需求从未像现在这样迫切。随着新技术每天都在给各个行业带来革命性的变化，专业人士必须走在时代前沿。