近年来，开源作为一种平等、开放、协作、共享的创作模式，正在持续赋能全球数字化生态建设。

英特尔广泛的AI硬件组合及开放的软件环境，为Meta发布的Llama 2模型提供了极具竞争力的选择，进一步助力大语言模型的普及，推动AI发展惠及各行各业。

5月15日，"与未来对话——百度大脑智能对话引擎及产品发布会"正式举行，会上首次曝光百度大脑智能对话生态，并推出全新的智能对话引擎，一场语音、语言与知识共舞的盛会拉开序幕。

想象一下，如果英语使用者可以轻松使用ChatGPT，那么波兰语使用者也应该有一个同样强大的语言模型来理解和生成他们的母语。Bielik 11B v2正是朝着这个方向迈出的坚实一步。这个模型就像是专门为波兰语定制的数字翻译官，不仅能够流利地"说"波兰语，还能深入理解波兰文化背景和语言细微差别。

Zebra Technologies从专业打印业务起步,现已扩展到打印、扫描、移动计算等领域,并逐步涉足机器视觉和人工智能等先进技术。公司致力于为企业提供实时洞察,帮助其优化零售、制造和仓储等场景的运营效率。Zebra CEO Bill Burns分享了公司的发展战略、未来愿景,以及新技术如何改变一线工作。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

戴森于近日正式启动“戴森宠爱家”计划，致力于让家成为宠物友好的第一空间。

4月16日，希捷“锦”系列移动硬盘、“铭”系列移动硬盘、LaCie“棱镜”系列移动硬盘、LaCie Rugged RAID Shuttle移动硬盘和LaCie 2big RAID桌面级存储解决方案问世。

以非国际财报准则（non-IFRS）计算，诺基亚2017年第四季度的净销售额为 67亿欧元（2016年第四季度的净销售额为67亿欧元）。

康奈尔大学团队提出的"神秘语言模型"(Eso-LMs)创新性地融合了自回归和掩码扩散模型的优势，实现了两种范式间的平滑过渡。研究最大突破在于首次为掩码扩散模型引入KV缓存技术，同时保留并行生成能力，使推理速度比标准扩散模型快65倍，比半自回归模型快4倍。通过设计特殊的注意力机制和采样策略，Eso-LMs在保持扩散模型并行生成优势的同时，解决了传统扩散模型的效率瓶颈，为语言生成任务提供了质量与速度兼具的新解决方案。

浙江大学和新加坡国立大学联合开发的AutoSteer系统，为多模态大语言模型提供了创新的安全防护机制。该系统通过安全意识评分自动识别AI内部最佳监控点，结合智能毒性检测器和拒绝机制，实现了既强大又安全的AI防护。实验显示，AutoSteer在显著降低攻击成功率的同时，完全保持了AI系统的正常功能，为AI安全领域提供了实用的解决方案。

在第七代微软小冰发布会上，微软宣布将把小冰背后的计算框架通过工具包的方式开放出来，让用户自己轻松构建具有完整情感计算能力的人工智能助手、社交对话机器人、人工智能内容创作和IP人物角色等，从而帮助更多公司创造自己的“AI beings”。

2月7日，一加正式发布 Ace 系列重磅新品一加 Ace 2。

在南京江宁区，手机种地已经不再稀奇，农民坐在家里就能查看大棚内的温度、湿度、光照等数据，动动手指就可以调节灌溉水量

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

从提高效率到增强公共安全，再到足以改变病患生活的诊疗工具，本文将带大家深入了解爱立信、Abpro和Hexagon等厂商如何运用AI之力改善现实、拯救生命。

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。

如今，当探索3年的5.5G成为大家认可的5G网络下一步升级演进的必由之路时，中国联通是怎么看的？在5.5G方面进行了哪些探索与实践？未来如何发力5.5G时代？

阿里巴巴通义实验室开发的Wan-S2V系统实现了音频驱动电影级视频生成的重大突破。该140亿参数模型能仅凭音频创造复杂场景视频，包括多角色互动、动态摄像机运动等，远超传统"说话头像"技术。通过创新的文本-音频协同控制和长视频连贯性技术，在多项评估中显著优于现有竞品，为视频创作民主化开辟了新路径。

清华大学联合多家机构发表突破性研究，提出AI训练数据的五层分级管理框架（L0-L4），从原始数据到精炼知识逐层优化。研究发现高质量数学数据具有"超级食品"效应，不仅提升数学能力还增强跨领域表现。实验证明分层训练比传统方法性能提升1.49个百分点，团队已开源相关工具和数据集供社区使用。