AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

斯坦福大学研究团队开发出概念组合学习框架，让AI系统像人类一样学会"举一反三"。该技术将复杂学习任务分解为基础概念模块，通过灵活组合处理新任务，学习效率比传统方法提高10倍。实验显示在多概念组合任务中准确率达78%，并具备跨领域迁移能力。这项突破为通用人工智能发展奠定重要基础，预计将在医疗、教育、自动驾驶等领域率先应用。

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

2月25日，UCloud优刻得互联网事业部研发总监裴志伟进行了主题为《疫情之下，如何平稳从“线下”过渡到“线上？”》的在线直播课程，讲述了如何快速构建高质量在线课堂，本文根据其课程进行整理，希望对大家有所帮助。

进入2022年，数据治理领域将出现新老玩家全面入局，新挑战与老问题共同推动数据治理实践向前发展的趋势。

MongoDB 4.2通过支持分布式事务、通配符索引、自动重试和修改分片键等让开发变得更快速；通过新的物化视图、Kafka连接器和对Kubernetes的支持以及客户端加密等，让应用变得更健壮；通过新的在线索引方式、更快的初始化速度等让运维工作变得更轻松。

华为云DevCloud凭借领先的产品能力、卓越的本地化服务能力、完善的生态体系以及前瞻的战略规划进入了领导者（Leaders）象限，在市场表现与现有能力两大维度均排名第一，全面领跑DevOps云服务市场。

伊利诺伊大学研究团队提出DynamicRAG框架，通过动态重排序器和强化学习技术，让AI系统能根据问题复杂度智能调整参考文档数量和排序。该系统在七个知识密集型数据集上表现优异，显著提升了问答准确性和效率，为构建更智能的AI助手指明了新方向。

研华正在将近40年的边缘计算能力复制到智慧工厂、智慧医疗、智慧零售、智慧建筑、智慧城市等各个行业。

《华为地产行业数字化白皮书》是“懂行人”华为携手克尔瑞,在深入调研行业TOP 50企业后共同发布的中国房地产数字化转型新解读。

在医疗健康行业升级的大背景下，基因测序需要融合更多的技术手段来达到更高的精准度和科学性，华为云基因测序解决方案释放云＋AI+5G的强大动能，帮助生信企业降本增效，实现行业的智能化升级。

小米正在构建全新的“科技生态”，以不断融合、进化的技术体系，贯穿所有智能场景和终端，更紧密连接人和万物。

华为智慧屏配合丰富的鸿蒙软硬件生态，守护用户享受独处的时光、与亲人的情感互动瞬间、与朋友的欢聚时刻，打造家中自己的“桃花源”。

推出超过50 款型号，从最新一代智能边缘应用到数据中心基础架构进行性能优化，提供机柜级AI、云和5G/智能边缘应用解决方案

当你受困于一线城市的超长通勤、做不完的工作、加不完的班和看不到未来的高房价时，有一类人，他们有一技之长，通过网络便可完成绝大部分工作，而这种状态让他们可以不局限在某个城市随心而居，他们就是“数字游民”。

武汉大学团队开发了EVOREFUSE系统，通过进化算法生成能触发AI过度拒绝的伪恶意指令。研究发现AI存在"捷径学习"问题，过度关注敏感词汇而忽略语境。团队创建的测试数据集在9个模型上的触发率比现有最佳方案高140%，训练数据集可使模型过度拒绝减少40%同时保持安全性。该研究为AI安全测试和训练提供了新工具和理论洞察。

测评第三方独立机构，DXOMARK的裂变之路。

清华大学研究团队提出测试时扩展技术，让AI视频生成如同延长考试时间的学生，通过生成多个候选视频并智能选择最优结果，显著提升视频质量。该方法无需重训模型，在六个主流模型上均实现稳定改进，部分维度提升超35%，为AI视频生成的实用化应用开辟新路径。

戴尔科技正建立起更具弹性的供应链，同时向边缘和多云计算等增长领域投资，并对消费模式的转变做出响应，希望借此维持稳定的长期业务增长。

与当前一代Dell EMC中端存储阵列相比，Dell EMC PowerStore的速度提升高达7倍，响应速度提升达3倍以上