而随着成规模企业继续引入更多API，再考虑到市场对于API及DevOps需求的持续飙升，相信同样的创新悖论将困扰到越来越多API组织。预计到2023年，全球API管理市场体量将由2018年的12亿美元增长至51亿美元，年均复合增长率达32.9%。

在混合环境中，企业通常缺乏对业务绩效和内部流程的单一清晰概述。对于每次查询，他们都必须手动定位和提取不同来源的数据，并对其进行处理以生成有意义的业务见解。这个过程既费时又麻烦。

近日,2021中国汽车供应链峰会暨第六届铃轩奖盛典在武汉中国车谷落下帷幕。

PTC今日宣布收购产品和软件变型管理解决方案的领先供应商 pure-systems。

西门子数字工业软件近日宣布，已与英特尔代工合作，为该厂的嵌入式多芯片互连桥接器 方法开发全面的工作流程，实现异构芯片的封装内高密度互连。

在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。

“技术可以在医疗保健领域解决众多问题，企业家的唯一任务，就是找出可行的商业模式。”

上海人工智能实验室等机构联合开发了SEAgent，这是一个能够自主学习使用新软件的AI系统。不同于传统需要大量人工标注的AI助手，SEAgent通过自我探索和试错学习，在五种专业软件上将成功率从11.3%提升至34.5%。该系统采用"专家到通才"的训练策略，先培养各软件专家再整合知识，最终性能超越专家组合。研究已开源，为构建真正智能的自适应AI助手提供了新思路。

通常而言，RAG 赋予了语言模型获取和处理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知识范畴内。通过将语言模型与信息检索系统结合，RAG 允许模型动态地从互联网、知识库或其他外部来源检索相关内容，并将这些内容融合到生成的响应中。这一机制确保了生成的答复不仅贴近真实世界，内容更加翔实可信，从而显著提升了语言模型在处理复杂问题时的表现。

高通和诺基亚贝尔实验室成功展示了多厂商AI模型在无线网络中的互操作性。通过序列学习技术，他们实现了编码器和解码器模型的无缝协作，提高了网络效率和用户体验。这项突破性成果为AI在无线通信领域的应用开辟了新的可能性，有望显著提升网络容量、可靠性和能源效率。

TECHNIQUERAG是一种新型检索增强生成框架，专为网络安全领域的对抗性技术识别而设计。卡塔尔计算研究所的研究团队创新性地整合了现成检索器、LLM重排序和有限的文本-技术配对数据，有效解决了数据稀缺性和领域专业性挑战。实验表明，该方法在多个安全基准上实现了最先进的性能，无需大量标记数据或特定任务优化。TECHNIQUERAG通过零样本LLM重排序增强了检索质量，使防御者能更准确地从威胁情报文本中识别MITRE ATT&CK技术，为网络安全分析提供了强大工具。

浙江大学研究团队推出ReCode框架，通过强化学习解决AI编程助手使用过时API接口的问题。该方法让7B参数模型在特定任务上超越32B大模型，同时保持通用编程能力基本不变。ReCode收集约2000个真实API更新案例进行训练，在CodeUpdateArena测试集上取得显著提升，为AI适应动态技术环境提供了有效解决方案。

随着企业部署智能自动化以完成更高级的工作，格局开始发生改变，智能机器肩负的任务不断增加，从简单的行政管理任务扩展到企业范围工作和专家工作。

近年来，大数据分析已成为数字业务的核心，这是将数据转化为推动差异化运营和客户体验的业务价值基础。

苹果公司研究团队在2024年发表突破性研究，提出"几何感知视频稳定"技术。该技术突破传统二维处理局限，通过理解场景三维结构来实现视频稳定，能准确区分相机抖动与真实物体运动。实验显示稳定性提升40%，在各种场景下表现优异。技术采用高效并行计算架构，可在普通移动设备实时运行，将显著降低专业视频制作门槛，推动从自动驾驶到医疗等多领域应用发展。

北京通用人工智能研究院的研究团队开发了名为RuleReasoner的创新训练方法，成功让小型AI模型在规则推理任务上超越了OpenAI的o1等大型模型。该方法采用领域感知动态采样策略和强化学习，使8B参数模型在多个困难推理任务中领先10.4个百分点，同时显著提高了训练效率，为AI推理能力发展开辟了新路径。

达索系统（巴黎泛欧证券交易所：FR0014003TT8, DSY.PA）近日宣布，作为达索系统与宝马集团合作的一部分，通过数字化转型生产计划和排程来优化工厂绩效的计划已经开始实施。

东南大学研究团队开发的LayerCake方法通过分析大语言模型内部的"分层蛋糕"结构，发现不同层次处理不同类型信息的规律，创新性地采用对比解码技术来减少AI生成错误信息的问题。该方法在多个测试中显著提升了模型的事实准确性，为AI安全应用提供了重要技术支撑。

成功的DevSecOps策略不仅依赖于工具，更需要准确识别并回避行业专家们总结出的一些常见陷阱。

北航团队开发的FEAT是一种全新的医疗视频生成方法，通过三大创新解决了现有技术的关键问题：引入全维度依赖关系建模同时处理空间、时间和通道信息；采用线性复杂度的注意力机制大幅提高计算效率；设计残差值引导模块提供精细的像素级引导。实验证明，FEAT小型版本仅用23%的参数就达到了最先进模型的性能，其大型版本更是在多个数据集上全面超越现有方法，为医疗视频生成开辟了新的可能性。