布朗大学与Adobe研究院联合推出MS4UI数据集，专门解决软件教学视频的智能总结问题。该研究收集了2413个Adobe软件教程视频，提出视频分割、文本总结、视频总结三大任务，为软件学习AI开辟新方向。实验显示现有方法表现不佳，凸显了专业领域AI的技术挑战。

本文介绍如何通过 USB 启动 DOS，打造一台独立无干扰的写作系统，详细讲述了技术步骤以及使用经典 DOS 软件的优缺点。

孙中山大学研究团队开发的RobustSplat技术通过两大创新解决3D高斯飞溅重建中的瞬态物体干扰问题：延迟高斯增长策略优先优化静态结构，避免早期对动态物体过度拟合；尺度级联掩码引导方法先利用低分辨率特征实现可靠初始掩码估计，再过渡到高分辨率监督获得精确预测。实验证明该方法在多个挑战性数据集上明显优于现有技术，为真实场景3D重建提供更高质量、无干扰的结果。

扩圈，某种程度上正是高通的骁龙平台自2007年面世以来的真实成长写照，也是科技行者远赴夏威夷茂宜岛参与今年骁龙峰会感触最深的印象之一。

这篇研究论文介绍了"Speechless"，一种创新方法，可以在不使用实际语音数据的情况下训练语音指令模型，特别适用于越南语等低资源语言。研究团队通过将文本指令转换为语义表示，绕过了对高质量文本转语音(TTS)系统的依赖。该方法分三个阶段：首先训练量化器将语音转为语义标记；然后训练Speechless模型将文本转为这些标记；最后用生成的合成数据微调大型语言模型。实验表明，该方法在越南语ASR任务中表现出色，为低资源语言的语音助手开发提供了经济高效的解决方案。

每一段人生之路都有意义，岔路也有不一样的风景。

Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。

如今进入全面被AI渗透的时代，AI创新将再次重塑云计算的底层能力，并在全球化进程中与云相互赋能、共同成长，推动中国企业实现全球化布局与技术升级的双向奔赴。

黑鲨 4 、黑鲨4 Pro两款新机型正式亮相，作为一款专为玩家量身打造的全新游戏手机，全系搭载“磁动力升降肩键”和“120W极速闪充”成为该系列最大亮点，2499元起售。

现有数据架构难以支撑现代化应用的实现。

星环科技自2013年成立以来，就以自主研发为己任，不仅自主研发了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品全系列产品

MBZUAI和澳大利亚国立大学的研究团队开发了CASS，这是首个大规模跨架构GPU代码转译系统，实现了Nvidia和AMD之间的源代码和汇编级代码转换。该项目包含7万对验证代码对，展示了源代码转换95%和汇编转换37.5%的准确率，远超GPT-4o等商业基准。CASS生成的代码在85%以上的测试中保持了与原生代码相当的性能，并通过CASS-Bench提供严格的评估基准。所有资源已开源，为GPU代码可移植性开辟了新途径。

众多移动通信企业今日宣布在全球范围内共同支持5G毫米波技术的部署——其中包括来自中国、欧洲、印度、日本、韩国、北美、东南亚等越来越多的国家及地区的重要企业。

一直以来华为都坚持以消费者为中心，通过技术创新为用户带来功能更丰富、体验更优秀的科技产品。华为一直都非常重视科技研发，这也是华为产品的核心竞争力。

Skywork AI首次在软件工程领域验证数据规模效应，开发的Skywork-SWE-32B模型在SWE-bench Verified基准测试中达到38.0%准确率（使用测试时缩放技术可达47.0%），创下开源模型新纪录。研究构建了包含10169个验证实例的大规模数据集，证明增加高质量训练数据能持续提升AI软件修复能力，为开源软件工程AI发展提供重要突破。

Polyverse联合创始人兼CGO邱子珺和大逐创新CEO林军峰，与谷歌出海创业加速器全球负责人Sami Kizilbash一起接受了科技行者的采访，探讨了中国企业出海的心得、谷歌出海创业加速器的赋能、不同国家创业者的特质等一系列话题。

仿人/仿生机器人领域还不到100家企业，说明这个行业还没有真正火起来。

仿人/仿生机器人领域还不到100家企业，说明这个行业还没有真正火起来。

这项研究引入了DFIR-Metric，首个专门评估大语言模型在数字取证与事件响应领域能力的基准测试集。由阿布扎比技术创新研究院领导的国际团队开发的测试包含三个部分：700道理论多选题、150个CTF风格的实际挑战，以及500个基于NIST标准的磁盘与内存取证案例。研究测试了14种顶尖大语言模型，发现虽然它们在理论知识方面表现良好（最高达92.75%准确率），但在需要多步推理的实际取证任务中仍存显著差距（最佳模型仅能解决28%的任务）。

2023年，在复杂严峻的外部环境影响下，商业环境愈发多变难测，市场进入周期更替的“蕴新”时刻，对企业应对内外变化的能力提出更高要求。