香港科技大学团队首创Video-MTR系统，让AI像侦探一样进行多轮推理来理解长视频。该系统不再一次性分析整个视频，而是先粗略观察，再针对性深入关键片段，最多进行三轮调查。通过双层奖励机制和仅8000个精选训练样本，在三大权威测试中均达到开源系统最佳水平，特别在长视频理解上提升显著。

历年双11，最引人瞩目的是GMV、订单量和支付笔数。但鲜为人知的是，支撑双11顺利运转的，不仅仅是交易链路和支付链路，还有一套至关重要的消息链路。

“态度决定一切”，是判断一个人能否取得成功的名言警句，然而有时候即使有了态度，还需要时运的加持，因为“时运”的背后，往往意味着“时代的脉搏”。

复旦大学研究团队开发了MOVE数据集和DMA算法，让AI系统能够像人类一样根据动作模式而非外观来理解视频内容。该系统包含224个动作类别和26万帧标注数据，通过解耦动作与外观特征，实现了突破性的视频分割效果。这项技术在视频编辑、体育分析、安防监控等领域具有广阔应用前景，代表了从静态识别向动态理解的重要技术进步。

随着戴尔科技重返公开市场，以及2019财年最新财报的公布，其具体财报情况也再次引发了业界的关注。

技术创新的漫漫长路，总有人上下求索，用执着和热情推动着技术的洪流滚滚向前。

2025 年，成为全球游戏行业由“流量红利”迈向“结构性变革”的关键拐点。

刚刚第三届HUAWEI CONNECT 2018（华为全联接大会）上，徐直军公布了华为AI发展战略，以及华为AI全栈全场景解决方案，包括华为自研统一达芬奇架构的两款AI芯片——昇腾910和昇腾310。

阿里达摩院联合复旦大学开发了VL-Cogito多模态推理模型，采用创新的渐进式课程强化学习框架PCuRL。该系统模仿人类学习方式，通过三阶段训练让AI学会根据问题难度智能调整回答详细程度。VL-Cogito在十个基准测试中表现卓越，展现了在数学、科学、逻辑推理等多领域的强大能力，为多模态AI实际应用开辟了新路径。

“无服务器计算不仅将从根本上改变后端计算的经济性，也将成为分布式计算未来的核心，”微软首席执行官Satya Nadella在去年的微软Build大会上这样表示。

他们出生于互联网环境中，对拥抱新事物新技术充满热情，生成式人工智能的飞跃发展，也大大降低了创业的门槛。

简化合同审查流程到自动化文件发现，生成式AI已经被用于提高法律行业执行效率、降低操作成本。然而，这只是AI技术潜在影响的冰山一角。随着AI的不断推进

一次不务正业的尝试，让处于未来职业迷茫期的「茶叶」，看到了新的可能性，他决定听从内心的召唤。

北京大学团队创建C3基准测试集，系统评估十款主流语音对话模型处理复杂对话的能力。研究发现即使最先进的GPT-4o音频版在英文对话中准确率仅55.68%，中文表现更差。语义歧义和省略现象是最大挑战，中文处理难度显著高于英文。该研究首次揭示了语音AI在真实对话场景中的局限性，为技术发展提供重要指引。

「 过去大家眼中阿里P7的光彩只是公司带来的光环，和身处其中的个体没什么关系。今日推荐空白女侠（id：kongbainvxia）一篇文章，34岁的阿里p7失业独白。」

卢森堡大学和SWPS大学研究团队通过对三个先进AI模型进行超100万次查询测试，发现AI在道德内容识别方面表现优于75%的人类标注员。研究使用贝叶斯方法处理标注分歧，分析了25万多个道德判断标注。结果显示AI的假阴性率比人类低2-4倍，证明AI具备更敏锐的道德检测能力。

如果说AI产业现在有一个风向标公司，自然会是英伟达；如果看英伟达最新的动向，那无疑是每年一度的GTC大会；而如果说GTC最不能错过的环节，自然就是黄仁勋的主题演讲了。

“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

高通所在的通信和AI领域，技术本身晦涩难懂，技术型公司往往难讲故事，但莫珂东本人，从2016年加入高通公司至今，可以说是这家技术巨头近十年来向消费者世界“布道”的关键人物。

作为软件生态系统的重要组成部分兼合作伙伴，JFrog与Docker正在携手优化软件生态系统。JFrog安全研究团队的工作包括通过持续监控开源软件注册表，主动识别和定位潜在的恶意软件与漏洞威胁。