DeepSeek今年1月发布R1模型引发行业震动，其创新在于以极低成本实现与科技巨头相当的AI性能。面对美国芯片限制，DeepSeek通过优化现有资源、使用合成数据等策略，仅用OpenAI 1.2%的投入就达到更优基准测试结果。这种效率优先的方法迫使OpenAI等公司重新审视发展策略，推动行业向并行创新轨道发展，同时也引发了关于AI自主评估和数据治理的新思考。

机器学习已经被证明是很有用的，但也容易被假设可以解决所有问题、适用于所有情况。

关于IT，如果说有一点可以肯定的，那就是投资云永远也不晚。随着云对IT和整个业务越来越重要，对云技能的需求也只会越来越大。

来自IDC针对2017年第四季度全球x86服务器的统计显示：Dell EMC以收入和销量同时排名第一，再次夯实x86服务器市场的领航者地位。其中，Dell EMC x86服务器全球收入占比为20.7%；销量占比为20.6%。同时，在亚太、大中华区的收入和销量排名上也纷纷位列第一。

字节跳动研究团队开发出革命性的"生成器-验证器"AI系统，专门解决编程竞赛中测试用例质量低下的问题。通过172万份真实数据验证，新系统生成的测试用例准确率比现有方案提高一倍，创建了全新的CodeContests+数据集。这项工作为AI编程能力评估和训练提供了更可靠的基础设施。

对于绝大多数售电公司来说，面对市场机遇，在传统的运营方式下，无论是技术力量还是时间、人力，都难以游刃有余，需要通过数字化手段升级运营方式和业务模式。

本轮领投方源码资本合伙人黄云刚表示：“DevSecOps是云原生大背景下安全敏捷化的必然趋势。以威胁管理为中心，整合多种工具链，DevSecOps体系能够帮助企业把安全贯穿于开发到运营的软件全生命周期中，必将成为企业数字基础设施的重要组成部分。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。

从目前来看，区块链公司的产品服务能力还相当有限，而只有当大部分系统集成商都意识到区块链的价值并在其系统中集成了区块链技术，这个行业应用才会出现爆发式增长——这个时间点，李瑞认为会出现在2023年左右。

用户的容灾需求是多样化的，浪潮云海以丰富产品能力满足不同客户的不同需求。目前浪潮云海容灾的方案可有效覆盖同城容灾、异地容灾、同城双活、两地三中心场景、异地多活等场景，支持基于超融合的小规模容灾以及超大规模的云容灾。

腾讯研究团队提出Think-In-Games（TiG）框架，成功解决大语言模型"知道但不会做"的核心问题。该方法通过让AI在《王者荣耀》游戏中实际互动学习，将强化学习与语言模型优势结合，使AI既能做出正确决策又能解释推理过程。实验显示14B参数小模型性能超越671B大模型，证明了专门化训练的有效性。

通过开发者大赛，致远互联与客户、伙伴在云上实现云端定制、创新共生，并通过持续的创新，为协同管理产业积蓄力量，推动行业发展。

OmniSpatial是由清华、北大等多所顶尖高校联合开发的首个全面评估视觉语言模型空间推理能力的基准测试。研究团队将空间推理分为动态推理、复杂空间逻辑、空间交互和视角转换四大维度，涵盖50个细分任务类别，构建了1500多个高质量问答对。实验结果显示，即使最先进的AI模型在复杂空间推理方面仍存在显著局限，最高准确率仅为57%，远低于人类表现。研究还提出了PointGraph和SpatialCoT两种方法来增强模型的空间理解能力。

这篇研究介绍了DC-CoT，首个专门评估数据操作如何影响思维链(CoT)知识蒸馏的基准系统。北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究者使用多种教师模型(如Gemini-Pro、Claude-3.5)和学生架构(3B-7B参数)，系统评估了数据增强、选择和混合对学生模型在多个推理任务上的表现影响。研究发现数据增强(尤其是逆向思维)最为有效，不同任务需要不同的最优策略组合，且存在"小模型学习能力差距"—较小学生模型可能从匹配其容量的较小教师中学习更有效。

近日，汉堡王德国分公司开始在其网站与移动应用上接受比特币支付。

未来，新华三将继续携手教育行业，立足教育行业信息化2.0的变革发展，着眼教学科研、校园管理，以融合创新的方式与合作的态度，让教育变革加速发生，以教育信息化促成教育现代化的实现。

ByteDance研究团队提出TiKMiX方法，通过引入"组影响力"概念动态调整AI训练数据配比，解决传统静态配方导致的训练效率低下问题。该方法能根据模型不同训练阶段的数据偏好实时调整，仅用传统方法20%的计算资源就实现更优性能，在多项测试中平均提升2%效果，为大模型训练提供了更智能高效的解决方案。

“数据丢失”一词听起来略显专业，似乎和普通人关系不大，但其实自人类有了语言、文字和书籍以来，广义上的“数据丢失”就屡见不鲜。大到朝代断代，文字失传；小到古法工艺难以再现，典籍流失。

H Company研究团队开发了开源网页操作AI系统Surfer-H，配备专门训练的Holo1视觉语言模型。该系统在WebVoyager基准测试中达到92.2%的成功率，媲美GPT-4性能但成本仅为其四分之一。研究团队还发布了专门的网页定位测试集WebClick，并完全开源模型权重，为AI技术民主化做出重要贡献。

这项由新加坡南洋理工大学主导的研究全面梳理了大型语言模型通过奖励信号学习的最新进展。研究揭示了一种革命性的AI训练范式：让AI像学生接受老师指导一样，通过奖励反馈主动学习和改进。这种方法已在ChatGPT等系统中应用，能显著提升AI在推理、对话、代码生成等任务上的表现，同时增强安全性和可靠性。