ServiceNow在Knowledge 2025大会上推出以AI驱动的全新CRM平台，通过整合企业各部门流程，致力于提升客户体验，并挑战传统CRM模式。

“技术变革”与“生态传承”的故事每天在发生，同样正发生在5G时代。

在2018亿欧创新者年会上，长江商学院经济学教授许成钢发表了的演讲。他表示：1、制度问题的核心就是解决激励机制问题；2、产业革命是一个大规模优胜劣汰的过程，而且只有市场能做到；3、产业革命是各国经济发展产生差别的原因。

斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型，使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集，并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明，训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比，超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会，如用单一指令替代整个循环，为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。

于晶纯表示，FreeWheel在成为Comcast的一员之后，Comcast把旗下的5家公司整合在一起，以FreeWheel的技术平台为核心，在此基础上做延伸，瞄准高端视频视频广告领域，以打造一个更加广阔的涵盖买方到卖方、完整、共通的视频广告交易平台。

“高筑城墙以御外敌”的时代已经过去，企业的安全策略必须做出改变。

第21届中国国际数码互动娱乐展览会（ChinaJoy）上，联想震撼发布多款AI终端产品

实现区块链创新的方法不止一种。除了购买现成产品或者投资区块链初创企业之外，目前全球规模最大的多家上市公司也纷纷开始涉足区块链技术领域，并采取了相关实践。

2022年下半年开始，“AIGC”接棒“元宇宙”成为全球关注的焦点和热议话题，各行各业都在积极探寻相关领域在AIGC助力下的崭新发展方向。

这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor，一种新型3D编辑框架，通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑，要么同时编辑多个固定视角，都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块：主视角采样器自动选择最适合编辑的视角，关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角，全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。

一直以来，很多传统企业都采用IasS来降低成本，加速IT基础架构的部署，并提高可用性。而PaaS也备受瞩目，很多人认为使用PaaS，开发人员只需关注上层应用的实现，而不用关心底层的系统和运行环境，并且也不需要考虑运维。

数据和分析正在显露出潜力，各种组织每天都利用数据和分析完成各种工作，许多公司都需要制定数据战略。

公益行业的数字化路径更需要戴尔这样企业，帮助其在敏捷生产力提升上加快脚步，让每一分善款都在透明、高效的流转中，发挥最大的价值。

这篇论文由康奈尔大学和希腊伯罗奔尼撒大学的研究者合作完成，系统性地区分了AI智能体和智能主体AI这两种新兴技术范式。研究通过深入分析架构差异、运行机制和应用场景，揭示了AI智能体作为单一执行特定任务的系统，与智能主体AI作为多智能体协作生态系统的本质区别。论文不仅梳理了从生成式AI到AI智能体再到智能主体AI的技术演进路径，还详细探讨了两种范式各自面临的挑战及潜在解决方案，为下一代人工智能系统的发展提供了清晰路线图。

人工智能在健康领域正迎来重要时刻。从能够将医疗指南翻译成地方语言的聊天机器人，到能在几秒钟内检测贫血的手机应用，再到减少疾病诊断错误的数字显微镜，新的人工智能驱动解决方案似乎每天都在推出。然而，单纯的技术“惊艳”只讲述了部分故事。当人工智能与人类的同理心、文化理解和理想价值观相结合时，它才真正具有变革性。这种合成被称为混合智能，确保技术能够满足真实需求，而不是追求新奇。

自数字图书馆的概念提出以来，多地高校及公共图书馆纷纷着手开展图书馆的数字化建设工作，这一过程不可避免地要面对海量的数据及随之而来的存储、管理需求。

回顾去年底发布的新兴工作报告，除了AI专家角色（负责模型创建与训练）的持续增加之外，与AI相关的“配套”岗位也在不断发展。未来，市场对于「数据科学家」、「数据工程师」以及「云工程师」的需求也将提升——这种提升不仅体现在技术领域中，而是各行各业。

在数据分析行业布局三年后，GrowingIO 正在用产品和服务影响更多的用户，通过打造业内领先的基于用户行为的分析产品和增长整体解决方案，帮助产品经理、运营、增长负责人等落地增长，逐步成为行业的领导者。

量子 AI 结合量子计算与人工智能，为全球 UBI 提供可能，通过优化资源分配和经济建模推动公平与稳定，激发创新和人类潜能，迈向从生存到繁荣的新纪元。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？