在疫情期间,专注于为垂直行业提供智能解决方案的公司涂鸦智能发现了一个小众的市场机会——智能喂鸟器。该新品推出后迅速成为“爆品”,不到两个月的时间就获得了几百万美金的收入。

T-Tech团队通过系统性研究发现，各种看似不同的AI直接对齐算法实际效果相近。研究统一了ORPO、ASFT等算法框架，发现只需5-10%训练数据即可达到近最佳性能，并揭示比较式学习通常优于独立评价式学习。该发现简化了AI训练理解，为降低成本、提升普及性提供重要指导。

按照惯例，在I/O的第二天，谷歌会组织一场针对全球媒体的小范围群访。今年也一样，包括Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在内的三位核心管理层，在采访中讨论了AI产品的策略、市场竞争、Gemini的进化、搜索的变革、智能眼镜的复活、AGI的未来等约20个问题。科技行者Techwalker连续第二年参与此类群访。

郭平表示华为现在遭遇很大的困难。持续的打压，给我们的经营带来了很大的压力，求生存是我们的主线。

这位高级副总裁兼CIO采取业务模式优化的方法，制定出能够支撑高通未来增长议程的IT战略。

北京大学研究团队提出"弱到强解码"创新框架，让小型礼貌模型为大语言模型提供良好开头，解决AI道德对齐难题。该方法在保持专业能力的同时显著提升安全性，避免传统微调的性能损失，为低资源环境下的AI对齐提供了经济高效的解决方案，展现了巧妙协作胜过单纯扩大模型规模的设计智慧。

我们正在从流程驱动走向一个由数据驱动商业变革的全新时代。数据驱动成为新时代企业运作的核心特征，也是现代企业数字化转型的主线和关键。

艾伦人工智能研究院开发的MolmoAct是首个开源的机器人空间推理模型，通过"看懂-规划-执行"三步思考法让机器人具备类人的空间理解能力。它不仅在多项基准测试中表现优异，还支持直观的视觉轨迹调教，用户可直接在屏幕上画线指导机器人行为。研究团队完全开源了模型、代码和数据集，为全球机器人研究提供强大基础平台。

没人愿意看到初创企业失败，但我们也必须承认其中很多总要面临失败。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。

有购买需求就要考虑价格问题,数字化系统也不例外。

5G要发展，频谱需先行。

上海人工智能实验室联合哈尔滨工业大学开发了Graph Counselor，一种让AI智能体像专业团队协作的图谱推理新方法。通过规划、思考、执行三个智能体的分工合作，加上自我反思机制，该方法在图谱问答任务上比现有方法提升24.2%，能显著减少AI的"胡说八道"现象，为构建更可靠的AI系统提供了新思路。

伊利诺伊大学研究团队开发出"生成式积木世界"系统，通过将照片分解成3D几何积木，让用户能够直观地编辑图像中物体的位置、大小和角度，同时保持原有质感。该技术突破了传统图像编辑在3D空间操作上的限制，为专业设计和普通用户提供了全新的创作工具。

企业应该知道该怎么做才能确保他们使用的是经过适当许可的代码，如何检查漏洞，如何保持所有内容都已经修补并保持最新状态。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

哈佛大学医学院Douglas Densmore教授团队联合MIT研究人员，将工程控制理论与生物学相结合，开发出精确控制基因调控回路的新方法。该研究发表于《Nature Communications》，通过数学建模框架实现了对细胞基因表达的精准调节，如同为细胞工厂设计智能调度系统。实验验证显示该方法具有高预测准确性和良好扩展性，为精准医疗、生物制药、环境治理等领域带来革命性应用前景。

今年7月22日，Melissa Di Donato接替宣布退休的Nils Brauckmann，担任SUSE CEO，Melissa Di Donato也是SUSE首位女性CEO。随着SUSE新任CEO的到任，退出OpenStack，启动百日计划，一个全新的SUSE正在慢慢呈现。

目前汽车行业发现了一项可怕的事实：驾驶员使用部分自动化功能的时间越长，其对于驾驶本身就变得越是漫不经心。