Pal-V正在制造世界上第一辆合法上路的飞行汽车，它离翱翔蓝天真的很近了。Pal-V Liberty是一项令人惊叹的工程壮举。

刘作虎说：“这将真正改变用户的拍照习惯，实现人人创作自由。这是OPPO在影像战略级投入的重要里程碑，也是做最好产品的样本。”

香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架，解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征，据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明，DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率，内存需求降至688GB；而更激进的精简方案（减少87.5%专家）也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构，为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。

这一发布引起了码农们广泛的关注。未来，如果越来越多的机器可以自己编写代码，“代码民工”们又将何去何从?

高通公司中国区董事长孟樸分享了5G作为一个通用连接平台对工业互联网发展的重要推动作用，国内外推动工业互联网发展的经验，以及高通在这一领域的合作实践。

谷歌I/O大会的第一天，Google联合创始人Sergey Brin（谢尔盖?布林）高调现身，与Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis，来了一场炉边谈话。全程只有半小时，但信息密度很高，话题涵盖了：AI的前沿模型、AGI的定义与路径、AI伦理、智能眼镜、谷歌AI战略等一系列热点话题。整体看下来，是这家以工程师文化为底色的公司，在经历了外部冲击与内部整合后，对其“AI信仰”的一次再确认与再出发，它关乎的不仅是AGI的星辰大海，更是如何脚踏实地将Gemini真正融入物理世界。

近日，用友网络在行业内首次推出DHR数字人力资源管理全景图，清晰地为企业客户展示用友数字人力的全业务场景

这位来自Adobe公司的IT主管希望在云迁移的基础之上更进一步，广泛引入AI、机器学习和机器人流程自动化，同时探索低代码/无代码软件开发工具的应用潜力。

对于一家以邮购目录销售闻名的企业来说，The Very Group决定从构建企业级数据目录入手也是个顺理成章的选择。这家公司其实是早些多家邮购目录企业的合并产物，其中最早的一家甚至可以追溯到1890年代。

OpenAI创始人回顾公司发展历程，感慨于ChatGPT的成功和面临的挑战。他分享了个人的经历，包括被解雇和公司治理的重要性。他对于团队的努力和支持者表示感谢，并展望人工智能的未来，认为AI将极大地加速科学发现和创新，改变公司产出。他强调了安全和利益共享的重要性，并对未来充满信心。

Google Cloud今年已经投入数百万美元推出新的生成式AI产品。

购买技术或者实施技术往往不能实现我们期望得到的好处。有时候，这是因为这个解决方案被销售人员夸大的。有时候技术实现可能是存在缺陷的，但无法满足预期最常见的原因就是变革管理不善。

近期计划上线一套办公桌面云（Virtual Desktop Infrastructure ，简称VDI），初期规模为1000个用户，最终规模在3000个用户左右。

轨道运输业巨头美国西屋的CIO Kopal Raj表示，“铁路是国家经济中不可或缺的组成部分。由西屋新一代前沿科技提供支持的印度Vande Bharat列车正是迎接新时代的绝佳机会。”

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。

现在，让我们来看看数字化时代企业预算管理的关键性创新应用——场景化预测的价值及它在三家企业的具体应用。

卡内基梅隆大学研究团队开发了ViGoRL系统，通过视觉定位强化学习显著提升AI的视觉推理能力。该方法让模型将每个推理步骤明确锚定到图像的特定坐标，模拟人类注视点转移的认知过程。与传统方法相比，ViGoRL在SAT-2、BLINK等多项视觉理解基准上取得显著提升，并能动态放大关注区域进行细节分析。这种定位推理不仅提高了准确性，还增强了模型解释性，为更透明的AI视觉系统铺平道路。

无论是寻求提高生产力还是追求数字化转型，培训都至关重要。不幸的是，许多组织把培训视为一种事后做法，过于依赖自我指导和理论，实际应用的机会很少。

英特尔从以PC为中心向以数据为中心的转型正在顺利进行中，这一改革是彻底的，并且在这个过程中受益于渠道合作伙。这是近日英特尔在Intel Partner Connect 2018英特尔合作伙伴峰会（以前的英特尔解决方案峰会）上传递的信息。

想要提升汽车的智能化水平，就要保证能够将人、道路以及网络中收集到的信息数据进行传递，达成资源共享目标，对于周围较为繁复的环境进行分析，科学合理地开展决策。帮助企业形成更加完善的数据体系，并高效的对其进行应用，这正是目前戴尔努力的方向。