工业和信息化部（简称工信部）在2021年11月30日发布了《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》。“软件定义” 、“工业互联网”和“工业软件”、“存储”占据了不少篇幅。

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。

这项由北京大学人工智能研究院完成的研究,首次从数据压缩理论角度揭示了大型语言模型存在"弹性"现象——即使经过精心安全对齐,模型仍倾向于保持预训练时的行为分布。

美擎仿真一体化软件平台是中国工业软件自主化发展进程的里程碑，证明中国人有条件、有意愿、也有能力打造属于自己的高端工业仿真软件。

时光荏苒，岁月如梭，然而技术的进步同样日新月异，转眼又来到总结一年的时刻，第八届数据技术嘉年华大会将于2018年11月16日~17日在北京市朝阳区东三环中路61号富力万丽酒店盛大开启。

"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时，才明白我们看的不是作品，而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能，让Google从‘伦敦那帮疯子在搞AGI‘转变为全公司共识。DeepMind让AI‘合理地幻觉‘来创造突破，就像Astra技术让用户第一次惊呼‘AI能做到比想象更多‘——这不仅是技术革命，更是重新定义创造力的开始。"

一个新技术的磅礴发展，需要杀手级应用的撬动，5G亦如此，整个产业都在寻找着市场的走向和趋势。

数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。

这个春天，基于大模型技术的应用成为科技圈的风暴眼，以ChatGPT为代表的生成式AI一瞬间成为科技圈顶流，而在其背后，更需要强大算力作为基础性支撑。

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

2018年，受光伏[531]政策影响，中国光伏市场下半年急速刹车，全球新增装机量增速放缓。2020年，硅片价格经历了大幅下跌。光隆基一家企业规划的单晶硅片产能就高达133GW，隆基在云南规划的硅片产能就高达74GW。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

纽约大学团队提出Calibrate-Then-Act框架，让AI智能体学会在探索新信息与行动成本间找平衡。通过显性推理环境先验和成本约束，CTA方法在知识问答、编程等任务中展现出强大的适应性决策能力，94%匹配最优策略。研究证明显性推理胜过端到端隐性学习，为构建更智能、实用的AI系统提供了重要理论基础。

南洋理工大学研究团队提出4RC方法，实现统一的4D视频重建。该技术采用"编码一次，随处查询"模式，通过因式分解表示将4D信息分解为基础几何和运动位移，支持从任意帧到任意时间的灵活查询。在多项4D重建任务中表现优异，在Waymo数据集上相比现有方法提升36%，为自动驾驶、虚拟现实等领域提供强大技术支撑。

当前，全球通信云已经步入2.0时代，最大的变化在于通信形式的变革：传统短信+语音的通信形式将逐步向包括即时通讯IM+实时音视频RTC的互联网通信转变。

在以数字为核心的新经济时代，数据成为各行业的基本生产要素之一。数字化服务和数字化运营，不仅能够提升企业的业务效率，同时能聚焦新业务，实现价值创造。

华为公司高级副总裁、中国区总裁鲁勇在近日举行的2019年新型智慧城市（兰州新区）峰会上表示，华为对于新型智慧城市进行了三点思考，那就是“新架构、新体验、新模式”。

万物互联大幕开启，数字化大势之下，如何利用物联网创造更光明的未来？Digital，Give me five节目组特别奉文一篇， 让我们一起迈向物联网新时代。

M-A-P团队发布的COIG-P数据集包含100万个高质量中文偏好样本对，通过15个AI模型协作生成和8个AI评委评分构建。该数据集覆盖对话、编程、数学等六大领域，显著提升了中文AI模型性能，相关模型在AlignBench评测中获得2%-12%的性能提升。团队还开源了中文奖励模型CRM和评估基准CRBench，为中文AI社区提供了重要的开源基础设施。