一直以来华为都坚持以消费者为中心，通过技术创新为用户带来功能更丰富、体验更优秀的科技产品。华为一直都非常重视科技研发，这也是华为产品的核心竞争力。

大模型要想在人形机器人上发挥出魔力，至少要满足一个基础：数学模型与物理模型之间的统一。

大模型要想在人形机器人上发挥出魔力，至少要满足一个基础条件：数学模型与物理模型之间的统一。

现实中的理想主义者是痛苦的，还是幸福的？工程师在工作中追寻的是什么？这是一个资深工程师，一个数次创业的理想主义者的故事。

苹果公司联合香港大学开发了DiffuCoder，这是首个采用扩散模型的AI编程助手，能够像人类程序员一样进行全局思考和并行生成代码。该模型通过创新的"耦合GRPO"强化学习算法，在EvalPlus等权威测试中性能提升4.4%，并实现了更快的代码生成速度。这项研究为AI编程助手从线性生成向智能化并行思考的转变奠定了基础。

无论是什么新理念、新技术，只有创造价值，才有意义。

Polyverse联合创始人兼CGO邱子珺和大逐创新CEO林军峰，与谷歌出海创业加速器全球负责人Sami Kizilbash一起接受了科技行者的采访，探讨了中国企业出海的心得、谷歌出海创业加速器的赋能、不同国家创业者的特质等一系列话题。

陈运文34岁那年，是2015年，他离开任职多年的大厂，转而投身于“大众创业、万众创新”的时代浪潮中。从此，他成为达观数据董事长兼CEO，他的使命是“扛起国内文本智能处理ToB业务这面大旗”。

中科院团队首次开发出1比特视觉-语言-动作模型BitVLA，实现机器人智能操作的革命性突破。该模型将每个参数限制为{-1,0,1}三值表示，通过创新的蒸馏感知训练策略，在仅使用29.8%内存的情况下达到与先进模型相当的性能。在LIBERO机器人基准测试中表现优异，为智能机器人在资源受限设备上的部署开辟了新路径，让家用机器人成为可能。

当前，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异，给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。

大数据存储解决方案一般有存算融合和存算分离两种部署形态。

北京时间5月21日，百度发布2025年第一季度财报，并召开了投资者电话会议，百度Q1总营收达325亿元，百度核心营收255亿元，同比增长7%。但真正引人注目的是百度智能云同比增长42%的强劲表现，以及归属百度核心净利润76.33亿元，同比增长48%的亮眼成绩。这些数字背后，折射出百度AI-first战略的初步成效。李彦宏在会上明确表示："我们相信，AI-first战略使我们能保持领先地位，在AI时代抓住长期增长机会。"这不仅是对过去一年战略执行的总结，更是对未来发展方向的坚定表态。

在2018亿欧创新者年会下午，好享家CEO汪浩、小黑鱼科技联合创始人兼CMO陈福炜、新潮传媒创始人兼董事长张继学、亿欧公司副总裁李双就《企业如何服务美好生活？》做圆桌讨论。

上海人工智能实验室联合多个机构发布了名为Sekai的全球首个世界探索视频数据集，包含超过5000小时来自101个国家750个城市的第一人称视角视频。数据集配备位置、天气、场景等丰富标注，并基于此训练了YUME交互式世界探索模型，用户可通过键盘鼠标控制虚拟世界漫游，为虚拟旅游、教育、游戏等领域开辟新应用前景。

这篇论文介绍了ModernGBERT，一个由维尔茨堡大学研究团队开发的高性能德语编码器模型家族（1.34亿和10亿参数版本）。研究将ModernBERT的创新架构应用于德语，同时通过LLM2Vec方法将德语解码器模型转换为编码器以进行对比研究。在SuperGLEBer和MTEB等基准测试中，ModernGBERT 10亿参数模型不仅超越了之前最先进的德语编码器，还在性能和参数效率方面优于转换后的编码器。研究团队还证明了更大模型能有效利用大规模单语语料库，为德语自然语言处理提供了全透明、高性能的资源。

可以看到，单纯将Hopper替换为Blackwell并不是最好的答案。根据英伟达方面的解释，只有在配合一系列正确举措之后，推理性能提升至30倍、推理功耗降低至1/25的结果才有可能实现。

印象笔记宣布脱离Evernote全球业务，成为第一个独立于母公司的中国互联网公司，这很容易让人想起这个关于大象的冷笑话——把印象笔记这样“一头大象”带回中国一共经历了几个步骤

上海AI实验室联合清华大学等顶尖院校发布的InternVL3，通过原生多模态预训练突破了传统AI模型"先语言后视觉"的局限。该模型在MMMU基准测试中获得72.2分，超越所有开源模型，并引入变长视觉位置编码和混合偏好优化等创新技术，全面开源为AI社区贡献宝贵资源。

威斯康星大学研究团队提出"生成-筛选-排序"策略，通过结合快速筛选器和智能奖励模型，在AI代码验证中实现了11.65倍速度提升，准确率仅下降8.33%。该方法先用弱验证器移除明显错误代码，再用神经网络模型精确排序，有效解决了传统方法在速度与准确性之间的两难选择，为实用化AI编程助手铺平了道路。

Tiny QA Benchmark++（TQB++）是一个超轻量级的大型语言模型（LLM）评估工具，由Comet ML公司的Vincent Koc开发。这套工具仅需几秒钟即可检测LLM系统中的关键故障，与大型基准测试形成鲜明对比。其核心是一个不到20KB的52个精心制作的英语问答集，非常适合快速CI/CD检查和提示工程。TQB++的主要创新在于提供了一个合成数据生成工具包，能够按需产生任何语言、领域或难度的微型基准测试，并预先构建了11种语言的测试包。