在大会中，来自美国国家工程院院士、斯坦福大学教授Nick McKeown分享了“可编程转发平面将在此驻足”的主题演讲。其中讲到，我们可以看到在网络当中5G网络趋势，这些都会影响到我们网络的发展。

Oracle今天让投资者们暂时舒了一口气：Oracle第二季度财报表现相当稳健，高于预期。该季度Oracle在某些特定成本如股票补偿之前的收益为23.3亿美元，即每股61美分，高于去年同期的22.1亿美元，即每股52美分。净利润达到每股80美分，高于分析师预期的78美分。

8月10日上午,北京智源人工智能研究院(以下简称“智源研究院”)理事长张宏江博士出席第16届中国投资年会·年度峰会

生成式AI让整个组织的人都能寻找创新的技术解决方案来应对日益增加的业务挑战，但必须要有人确保民主化不会导致混乱，而这个人很可能就是CIO。

《堡垒之夜》已经实现了Meta远未能达成的目标。

5月20日，阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台负责人贾扬清在媒体沟通会上表示，数字经济迅猛发展，不断丰富、增长的数智业务，对技术提出了更高的挑战，企业的数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。

糟糕的客户体验会导致企业营收损失明显。2023年5月IDC开展的全球客户体验管理调查显示，大部分企业将客户战略放在首位，但在客户体验管理方面面临的最大挑战是来自于缺少足够的技术预算和高层支持。

特斯拉汽车的成功，再加上政策的支持等有利条件，像是一针强心剂，刺激着更多的企业扎进汽车行业，开拓这片红海中的蓝海市场。

香港理工大学联合多所高校开发的Mol-R1框架，首次实现了AI在分子发现中的透明推理。该系统通过PRID方法学习专家推理模式，配合MoIA迭代训练策略，不仅能准确生成分子结构，还能展示完整思考过程。相比现有模型，Mol-R1推理更简洁高效，为药物研发等领域的AI应用提供了重要的安全保障。

英特尔的研究人员可能已经研制出了一种能够取代几十年来微处理器、存储芯片和其他逻辑电路一直使用的技术的替代品。

在这个平台经济的世界里，强者更强，赢家通吃。这就是为什么上周四Visa宣布季度收益时引发了投资者广泛关注的原因。

数据的确权、确认，数据使用过程中的合法合规，在当今社会是一个非常严重的问题。因为它会造成财产的损失，还会造成社会化的问题，甚至影响到国家安全，所以在这样的条件下自然就产生了对数据合规安全使用的要求。

清华大学团队开发的USER系统实现了机器人在现实世界中的直接学习，无需仿真训练。该系统统一管理异构机器人资源，采用云边协作和异步学习框架，学习效率提升4-5倍。在五个操作任务中表现出色，支持多种算法和大型视觉语言模型，为智能机器人实用化奠定基础。

MARTA使用IBM Maximo APM – Predictive Maintenance Insights 解决方案作为试点项目，对隧道通风系统的资产维护流程进行升级。这个试点项目证明了该解决方案在成本和效率方面的节省潜力，目前，该解决方案已全面投入生产使用。

面对着金融行业企业级、生态级的竞争，很多金融机构都开始站在全局的高度，思考企业级业务和技术架构的建设，构筑新一代信息化建设的基础，让科技真正赋能甚至引领业务。

微软正在不断改进该公司向Azure用户发出故障警报的方式，并且已经计划针对Microsoft 365和Power Platform服务使用类似的技术。

港中深研究团队发现语音AI系统"答非所问"的根本原因在于声学和语义理解的认知鸿沟，并提出EchoX解决方案。通过创新的"回声训练"方法，EchoX用仅6千小时训练数据就在知识问答任务中取得显著性能提升，综合得分46.3分超越主流系统，为语音AI发展指明新方向。

Facebook研究人员发布新的人工智能模型，该模型可以利用互联网上任何一组随机无标签图片进行学习。

斯坦福大学和英伟达研究院联合开发的"矫正点流"为点云姿态估计提供了全新解决方案，将成对配准和多部件组装统一为条件生成问题。该方法学习连续点流场，将点从随机噪声引导至目标位置，并通过自监督重叠预测增强几何理解。实验证明，矫正点流在六个基准测试中均超越现有技术，特别是在处理部件对称性和互换性方面表现出色。联合训练策略使单一模型能从不同数据集中学习共享几何先验，大幅提升性能。

英国气象局（Met Office）产品创新负责人Niall Robinson是一位经验丰富的高管，他将英国国家气象和气候服务部门的新颖想法转化为有价值的成果。他已经在这里工作了12年，但仍在寻找方法推动变革。