南京大学团队提出PixNerd，一种革命性的像素空间图像生成模型。该模型摒弃传统VAE两阶段架构，直接在像素层面工作，通过神经场技术实现端到端训练。在ImageNet测试中达到2.15 FID，推理速度比同类模型快8倍，支持任意分辨率生成。研究还扩展至文本生成图像，在GenEval和DPG基准测试中表现优异，为AI图像生成提供了更简洁高效的解决方案。

Pat此前接受20VC主持人Ian Hathaway访谈时，对自己的投资理念全盘托出，从他在美国怀俄明州小镇成长经历谈起，探讨了他的人生观、对投资决策的结构化思考方法、如何评估创始人与市场的匹配度、如何打造顶尖投资团队，以及红杉资本在风险投资价值链上的优势与挑战。

何为科技向善？

MIT研究团队开发出突破性AI系统，能够仅通过声音准确重建对应的视觉场景。该系统采用深度学习技术，通过分析大量声音-视频配对数据，学会了声音与视觉之间的关联规律。测试显示系统能高准确率识别声音来源，甚至对未见过的新声音也能合理推测。这项技术在视障辅助、安全监控、娱乐制作等领域具有广阔应用前景，代表了跨感官AI技术的重要突破，为未来多感官整合的智能系统发展奠定了基础。

跨国咨询公司安永表示，生成式AI正在“彻底重塑”其运营方式，而目前公司员工对于这项技术的采用率已经高达96%。

数据在爆发，英特尔在创新，我们和客户一起行动，将领先的解决方案落实到各行各业的实际应用需求当中，推动数字经济的落地。

「 薛晨刚转行进芯片行业就拿到了20w年薪，一年后他拿到了25w，他的工资翻了又翻，他却升起了再次转行的念头。」

今天这篇文章我们不谈苏纳克，也不谈Infosys公司，而是把焦点放在这位有着“印度IT之父”、“印度比尔盖茨”、“亿万富翁”等多个标签的传奇人物——纳拉亚纳·穆尔蒂的身上。

11月8日，在华为全联接大会2022品质服务分论坛上，华为中国政企业务副总裁李同广带来了“品质服务 共赢未来”的主题演讲

1982年的《霹雳游侠》、2006年的《赛车总动员》、2007年的《变形金刚》等影片，告诉我们一个道理——汽车是可以成“精”的。当大多数孩子幻想着自己能拥有一台“大黄蜂”时，看似普通的汽车也在慢慢的进行“升级”。

和大多数实体企业一样，诸老大的线下业务同样受到了冲击，但另一方面，线上业务也出现了大幅增长。

作为企业IT建设一路走来的同路人，ISV无疑是生成式AI真正大规模落地的最关键环节，作为铺路人，ISV掌握着生成式AI ToB应用的最后一公里。东软作为在中国市场上深耕三十多年的ISV，期待着在这样一个伟大的智能化时代，抓住难得的机遇，重新定义东软的角色和价值。

以色列与生俱来的创新基因深入到Forter的故事里。Allen Zhu说，风控需要被重新定义，正如中国跨境电商需要受到全球重视一样。

这个曾经的短消息平台，如今正掌控着数十亿人的日常、商务与社会活动。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。

本文介绍生成型 AI 和大语言模型如何提供即时鼓励，无论是在激烈比赛前还是重要演讲前，都能帮助调整心态，同时提醒用户注意对话过程中 AI 可能出现的错误。

自研智能RPA平台，创建国内最大的RPA社区，手握全球一线投资机构数亿融资，云扩科技要如何创造RPA产业的中国范式。

聚焦AIGC应用落地难题，十余位产学研投代表共议新趋势。

探讨AI大模型风口下的新机遇、新挑战。

对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。