NVIDIA等机构联合开发的PhyCritic系统首次让AI具备了物理学家般的评判能力。该系统采用创新的"自我参照"机制，在评判其他AI回答前先基于物理原理给出自己的答案作为参考标准。通过两阶段训练策略，PhyCritic不仅掌握了深度物理推理能力，还能准确评估涉及物理世界交互的AI回答质量，在多项评估中显著超越传统方法。

UC伯克利团队通过理论分析和实证研究发现，许多重要AI任务（如复杂推理、物理模拟、决策制定）本质上需要串行计算，无法通过并行加速解决。研究提出"串行缩放假说"，证明当前主流AI架构在这些问题上存在根本局限，呼吁开发支持深度串行推理的新型AI系统，为未来AI发展指明新方向。

在2020年12月8日这天，红帽和CentOS的官网同时宣布不再对CentOS社区进行投入，而相关的投资将转移到CentOS Stream项目上。

2023年6月10日上午，2023第五届双态IT北京用户大会两大主题峰会之一的“云原生运维峰会”成功举办。

耶鲁大学研究团队开发出ANCHOR方法，通过"分支点扩展"策略解决AI桌面操作训练数据稀缺问题。该方法从高质量种子演示出发，在关键界面变化点创造任务变种，生成平均17.24步的长序列轨迹，配合多层质量控制确保数据可靠性。实验显示在两个主流测试平台上模型性能显著提升，为实用化桌面AI助手奠定基础。

「 人该是自己生活的主宰，不是别人手里的行货。——王小波《一只特立独行的猪》 」

布朗大学研究团队开发AssertBench测试工具，首次系统评估AI在面对用户错误引导时的坚持能力。通过对比AI在正面、负面用户框架下的反应差异，研究发现多数模型存在"讨好倾向"，容易为迎合用户而放弃正确判断。研究还发现知识不足的AI反而更固执的悖论现象，为AI训练和应用提供重要启示。

这项由德国博世人工智能中心和卡尔斯鲁厄理工学院联合开展的研究，创造了名为TAPAS的多智能体机器人规划框架。该系统巧妙结合大型语言模型和符号规划，让机器人能够理解复杂自然语言指令并动态适应新任务需求。在多个测试中表现优异，为未来智能机器人发展指明方向。

南洋理工大学团队提出Demo-ICL技术，让AI通过观看示范视频或阅读指导文字快速学习新技能并应用到新场景，类似师父带徒弟的学习模式。研究构建了包含1200个问题的Demo-ICL-Bench测试平台，发现现有AI在示范学习方面表现不佳，揭示了视觉抽象、时序对应、知识迁移等核心挑战，为未来机器人、教育、医疗等领域应用奠定基础。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

7月19日，由IDC中国主办的“ 2019 IDC中国未来金融论坛暨颁奖典礼”在北京成功举办。IDC 认为，步入2019年，生态开放与科技转型是中国金融行业的两大关键词。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

紫金山顶，天空湛蓝、万里无云，而这一行人所代表的国内云计算行业从业者，他们肩头的那朵云，正推动着移动互联网历史的车轮滚滚向前。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

复旦和腾讯联合开发的UnifiedReward-Think是全球首个具备链式思维推理能力的统一多模态奖励模型。该系统能像专业评委一样进行多维度深度分析，在图像和视频评估任务中全面超越现有方法，准确率提升5-25%。更重要的是，即使不展示推理过程，其内化的推理能力也能显著提升直接判断的准确性，为AI评估领域带来革命性突破。

中国人民大学研究团队开发了ReaRec推荐系统，让AI学会"三思而后行"。不同于传统推荐系统的直接反应，ReaRec通过多步推理深度理解用户需求，特别擅长为新用户和小众商品提供精准推荐。实验显示平均性能提升7.49%，理论上限可达30-50%提升，为推荐系统开辟了推理时计算的全新方向。

北京人工智能研究院团队开发的DiagNote模型通过模仿人类做笔记的习惯，解决了AI在多轮视觉对话中容易"失忆"的问题。该研究构建了专门的MMDiag数据集，设计了双模块协作的AI架构，让机器学会像人类一样通过标记重点区域来保持专注力，为更自然的人机视觉交流奠定了基础。

黄渊普表示：亿欧的初心是通过商业的方式让科技更加普及。定位在产业创新服务平台，希望亿欧是一家未来具有全球影响力的国际化公司。

腾讯混元团队通过强化学习方法革新了图像生成技术，开发出X-Omni系统，解决了传统自回归模型在图像生成中的累积误差问题。该系统实现了图像生成与理解的统一架构，在文字渲染特别是中文长文本处理方面取得突破性进展，证明了"过时"技术通过正确训练方法的巨大潜力。

ByteDance研究团队开发了PaSa智能学术搜索系统，通过双AI代理架构解决传统搜索局限性。系统能自动阅读论文、追踪引用网络，实现深度文献挖掘。在真实测试中，PaSa相比现有最佳方法在相关论文发现率上提升近40%。该系统已开源，为全球学术研究提供高效文献调研工具。