要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

现代数据中心的去重技术已成为标配，但各系统间独立运作造成数据在跨系统边界时反复重新去重，浪费CPU、内存和网络资源。基础设施级去重通过统一元数据和跨层运作，将存储、计算和网络层的去重能力整合，可减少40-60%的I/O操作，降低70-90%的网络复制流量，消除30-50%的资源开销。面对VMware转型、AI工作负载增长和预算压力，将去重从通用功能提升为战略能力成为关键。

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。

清华大学与阿里巴巴合作开发的S?-Guidance技术，通过创新的"随机自引导"方法解决了AI图像和视频生成中的质量问题。该技术无需额外训练，仅通过随机屏蔽模型部分功能来创建内部"顾问"，指导AI避免低质量输出。实验显示在多个评估维度上显著超越传统方法，人类专家评价中获得31%偏好率，计算开销仅增加20%。

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

土耳其萨班哲大学研究团队开发了突破性AI系统TCSSM，能够结合卫星图像和地理灾害描述，自动评估全球各地的自然灾害损失。该系统通过分析216万个问答样本，在跨地域测试中达到87.68%的平均准确率，为国际救援提供快速精准的损失评估工具。

核能技术公司Oklo与Vertiv宣布合作，为超大规模和托管数据中心开发先进的电力和冷却技术。该系统将利用Oklo小型模块化反应堆产生的蒸汽和电力，结合Vertiv的先进电力和热管理系统，为AI和高性能计算提供可靠电力，同时降低环境影响。首个试点演示计划在爱达荷国家实验室进行。此次合作旨在应对数据中心电力需求激增，通过核能技术提升数据中心能源效率。

成就伙伴和客户是华为云始终的目标

中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法，通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现，还意外改善了单次答题准确率。实验显示，经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型，为AI训练方法论贡献了重要洞察。

凭借强大的功能与难以替代的地位，Service Mesh很快成为平台大战中的又一主要战场。Amazon、谷歌、微软、IBM、Red Hat、VMware乃至众多独立软件开发商都在努力赢取开发人员与运营人员的青睐。

加州大学伯克利分校研究团队开发出革命性的R2R2R系统，仅需智能手机拍摄和一段演示视频，就能自动生成大量机器人训练数据。该系统绕过了传统昂贵的远程操作和复杂物理仿真，通过3D重建和智能轨迹生成技术，让机器人训练效率提升27倍，成本大幅降低，有望让高质量机器人技能变得像安装手机应用一样普及。

早稻田大学研究团队开发了VIR-Bench基准，通过200个日本旅游视频测试AI理解地理空间和时间序列的能力。研究发现即使最先进的AI模型在复杂地理推理和时间顺序理解上仍有局限，但开发的AI旅行规划助手在结合多源信息时已能生成实用的旅行方案。

Omnissa公司将其App Volumes产品进行了改进，使原本用于虚拟桌面的应用打包和部署技术也能在物理机上运行。该技术通过将应用文件打包成虚拟硬盘格式，让Windows系统能够直接挂载运行，无需传统的安装过程。由于虚拟桌面仅占全球PC市场5%份额，Omnissa希望通过拓展物理PC市场实现更大增长。该公司还与新加坡Arcfra合作推出更经济的VDI解决方案。

香港科技大学研究团队提出GPAS技术，通过"梯度保持激活缩放"解决Pre-LayerNorm架构中激活方差指数增长问题。该技术在前向传播时缩放激活值，反向传播时保持梯度不变，在71M到1B参数模型上均显示显著性能提升。GPAS具有出色的架构兼容性，可应用于多种Transformer变体，为大型语言模型训练优化提供了简单有效的解决方案。

OpenAI 首次投资网络安全初创公司 Adaptive Security，该公司获得 4300 万美元 A 轮融资。Adaptive Security 利用 AI 模拟黑客攻击，帮助企业员工识别威胁。这反映了生成式 AI 带来的新安全挑战，以及科技巨头应对这些风险的努力。

一直以来，互联网都是走在时代风口浪尖上的行业，这个行业一方面不断自我迭代，另一方面也在试图融合每一个传统行业。

想象一下，你拥有一个聪明的助手，它知道很多知识，但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型（LLMs）面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调（SFT）学会了使用工具的基本能力，但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

相关数据表示，截至2017年年底，我国银行业金融机构总资产达到252万亿元，而期货公司总资产为5246亿元。相比银行业，期货可算是名副其实的“小金融”。

ServiceNow联合多个顶级研究机构提出ALIGNVLM，这是一个专门用于文档理解的视觉-语言模型。其核心创新ALIGN连接器通过将视觉特征映射为语言模型词汇的概率分布，有效解决了传统方法中视觉和语言模态对齐不准确的问题，在多个文档理解基准测试中取得显著性能提升。

华东理工大学团队提出I2CR框架，通过"文字优先、视觉辅助"的多轮反思机制解决多模态实体链接难题。该框架模仿人类认知过程，先用文字信息判断，再通过内部一致性检查和跨模态验证，必要时引入OCR、图像描述等视觉线索进行迭代优化。在三大数据集上准确率分别提升3.2%、5.1%、1.6%，达到业界最佳性能。