风雪中，你坚守着园区的门岗深夜里，每一个角落都留下了你的脚步疫情下，你是身边的一道坚固防线。守护家园平安是你心中铭刻也是你交给所有人的答卷。我懂，你面对的风雪和艰辛更懂得，与你同担风雪。

DeepSeek作为人工智能领域的新兴力量，其快速崛起引发了对AI创新未来、开源主导地位和传统AI商业模式可持续性的讨论。文章探讨了DeepSeek的成功因素，包括其高效的模型设计、创新的训练方法以及开源策略，分析了其对AI行业格局的潜在影响，并探讨了现有AI公司如何应对这一不断变化的局面。

能源行业属于高技术驱动性行业。由于需要在严苛的条件下处理大型设备中的各类自然资源数据，石油与天然气行业长期使用数据及分析技术提高流程效率。

在去年9月在旧金山召开的Dropbox会议上，Drew Houston表示新冠疫情掀起的这一轮居家办公变革，“是我们能想到的最具颠覆性的转变。”

NVIDIA研究团队开发的STORM系统实现了AI长视频理解的重大突破。该系统采用Mamba时间编码技术，能够像人类一样理解视频的时间脉络和内容关联，而非孤立分析每帧画面。通过创新的三种压缩策略，STORM在大幅提升处理效率的同时保持了理解准确性，在多项基准测试中超越现有系统5%以上，为教育、医疗、安防等领域的智能化应用奠定了技术基础。

GeForce NOW六周年庆典持续进行，本月推出Amazon Fire TV设备支持，让用户在客厅大屏幕上畅享PC游戏库。新应用支持多款Fire TV设备，提供1080p60帧游戏体验。同时新增8款游戏，包括《折磨：扭蒙拉之潮》RPG大作和卡普空经典游戏合集，涵盖《洛克人11》《街霸30周年纪念版》等热门作品。云游戏服务继续扩展设备支持范围。

香港大学研究团队开发出全球首个空间音频驱动的人体动作生成技术MOSPA，能让虚拟角色像真人一样对不同方向、距离的声音做出自然反应。研究构建了包含超过9小时动作数据的SAM数据集，涵盖27种空间音频场景。技术采用扩散模型架构，在各项评估中显著超越现有方法，为VR/AR、游戏开发、影视制作等领域带来革命性应用前景。

数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式，这是早在1996年出版的《数字化生存》一书中所提到的关于数字化的论断。

12月18日，华为在2018（第七届）国际智慧城市峰会上首次介绍了城管智能体解决方案，让城市实现更加精细化的管理。

全球食品饮料行业正经历重大变革，AI系统在配方开发、减少浪费、可持续发展和供应链预测等领域发挥重要作用。雀巢在多个业务领域使用生成式AI，通过AI技术精准预测需求模式、动态调整生产和库存水平，并在产品配方开发中运用机器学习模型。同时，雀巢探索AI在碳追踪、制造业视觉系统等方面的应用以支持环保目标。

今日，数澈软件Seal（以下简称“Seal”）宣布正式开源 Walrus，这是一款基于平台工程理念的应用管理平台，致力于解决应用交付领域的深切痛点。

随着CIO逐步成为战略层面的业务领导者，他们也开始肩负越来越多责任——不仅要利用新技术创造价值，更须拥有良好的同理心。

在《三体》小说中，维度战争给读者留下了深刻的印象。而在商业变革中，“降维打击”实际上就是数字化转型的过程，即通过高阶算法对数据进行升维，抽取海量数据中的特征并描述出来，进而重构一个新的商业世界。

上海交通大学团队开发了MemOS记忆操作系统，让AI拥有真正的长期记忆能力。该系统统一管理参数记忆、激活记忆和明文记忆三种类型，通过MemCube智能单元实现记忆的生命周期管理和跨类型转换。在LOCOMO基准测试中，MemOS在所有推理任务上均获得最佳成绩，特别在多跳推理和时间推理中表现突出。

全自动驾驶汽车之所以迟迟上不了路，是因为其中仍存在着不少根本性挑战。

从本质层面来讲，deepfake相当于人脸加声音克隆AI技术的结合，计算机借此生成的视频可创造出足以乱真的显示效果。

英国林肯大学正在开发一种革命性的虚拟现实环境，让非专家通过身体演示来训练AI收割机器人。这种技术已在加拿大杂货店和日本便利店试用，未来可能彻底改变工作形态。虽然能降低危险工作的风险，但也带来就业替代、工资削减等问题。许多低薪工作将被远程操控的机器人取代，影响移民模式和劳工组织。这项技术仍处于早期阶段，但将在未来几年对工作产生深远影响。

Gartner公司将AI描述为“创新灯塔”，各行各业的公司都在利用它来节约资金并提高生产力。当然，这并不意味着AI已经全知全能、可靠无忧。Anywhere Real Estate公司CTO Rudy Wolfs提醒道，“虽然没人能够否认AI技术的潜力和前景，但我们也必须意识到这项技术目前还不成熟。

随着2021年美国进入经济复苏期，云计算仍将是“技术食物链”的一个基础领域。

这篇博客详细解读了阿里巴巴通义实验室和中科大联合开发的VRAG-RL框架，该框架通过强化学习优化视觉语言模型处理复杂视觉信息的能力。研究创新性地定义了视觉感知动作空间，使模型能从粗到细地感知信息密集区域，并设计了结合检索效率与结果质量的精细奖励机制。实验表明，该方法在各类视觉理解任务上大幅超越现有技术，Qwen2.5-VL-7B和3B模型分别提升了20%和30%的性能，为处理图表、布局等复杂视觉信息提供了更强大的工具。