Webex的最新人工智能功能包括Cisco AI Assistant for Webex，它使用生成式人工智能技术支持聊天机器人和摘要功能。此外，该公司还推出了思科客户体验人工智能助理（Cisco AI Assistant for Customer Experience），它有一项新功能正在测试阶段，旨在识别联络中心座席人员何时感到疲惫不堪并需要帮助。

富士通日前与Atmonia签署协议，为开发催化剂提供高性能计算（HPC）和人工智能（AI）技术，以推动氨的清洁生产。氨常被认为是化石燃料的替代品。

华为云今年6月份发布了全新的合作伙伴体系，包含1个统一身份、2个合作框架（GoCloud及GrowCloud）和6种伙伴角色，服务伙伴（Service Partner）是GoCloud框架中的重要伙伴角色。

Evaluator Group首先调查了IT人员对超融合的使用情况，下图可以看到，接近80%的受访者认可了超融合的价值，他们正在考虑增加对超融合的使用。

大华股份2月3日晚间公告，拟与关联法人宁波华固、宁波华淩共同出资5000万元设立浙江大华存储科技有限公司。其中，公司出资2550万元，占注册资本的51%。该公司为公司控股子公司。

韩国大学研究团队提出OSP训练框架，通过Muon优化器、单尺度归一化和嵌入投影三项技术创新，从训练阶段就预防异常值产生，让14亿参数模型在4位量化下性能提升35%，仅增加2%训练时间却减少33%内存占用。这项突破性研究改变了AI模型优化的根本思路，为移动设备部署强大AI能力开辟了新路径，让普通用户未来能在手机上享受接近云端级别的AI服务。

有效利益相关者管理的高级指南。

现在科大讯飞在认知智能领域已经取得了一系列全球领先的成绩。刘庆峰说，我们要向OpenAI致敬和学习，快速追赶并努力超越，首先需要一套科学系统的评测体系。

YouTube播主Einfach nerdig启动了一套直播AI，并教导其如何玩《超级马里奥兄弟》。这套名为MarI/O的AI由SethBling打造而成。他也是YouTube上的游戏视频作者，曾成功破解了SFC游戏《超级马里奥世界》...

华盛顿大学研究团队开发出世界首个主动式耳机AI助手LLAMAPIE，能够在用户对话中主动提供简短关键词提醒，无需用户主动询问。该系统采用双模型架构，在真人测试中将问答准确率从37%提升至87%，同时保持对话自然流畅。这项技术为人机交互带来新突破，在教育、商务和辅助医疗等领域具有广阔应用前景。

近日，华为云宣布正式通过SAP Operations认证，成为SAP认证的中国合作伙伴。

一直专注于RPA技术研发和应用的Automation Anywhere在今年10月底宣布正式进入中国市场。据了解，目前，其150万个RPA软件机器人已经被运行和部署在各大实体企业中，包括90%的头部健康医疗企业、85%的头部科技公司、85%的头部金融机构，以及70%的制造业企业等。

浙江大学团队开发的Cooper框架实现了AI训练中的"教学相长"，通过同步优化策略模型和奖励模型，成功解决了传统训练中的奖励黑客攻击问题。该框架让AI老师和学生同步成长，在数学推理任务上实现了显著性能提升，为构建更稳定可靠的AI系统开辟了新路径。

AMD公司CTO Mark Papermaster制定了未来两年的发展计划。

国家发改委宏观经济研究院原副院长、中国人民大学中国经济改革与发展研究院常务副院长马晓河出席第九届中国（天津滨海）国际生态城市论坛暨2018中国国际数字经济创新峰会，并做了题为《新时代经济发展需要新动能》的演讲。

随着生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每个岗位对数字和人际技能的需求增加,AI正在重塑职场生态。到2025年,越来越多的组织将把生成式AI从实验阶段转变为业务规划的重要组成部分,从客户服务到供应链再到人力资源,各个关键职能都将发生变革。本文总结了2025年人力资源领域在应用生成式AI过程中需要考虑的10大趋势,涵盖AI代理的普及、性别差距、技能提升、工作性质变化、领导力转型、灵活办公等多个方面,为企业制定人力资源战略提供了重要参考。

在这次疫情当中，无人机的“硬核”加入，让它化身为空中“战士”，它可能是监督大军、空中防控、甚至是防疫消毒的大功臣。

这项新泽西理工学院与麻省理工学院合作的研究揭示了语言模型水印技术会降低模型对齐性的隐患。研究者发现水印导致两种行为异常：模型要么变得过于顺从而忽视安全限制（防护减弱），要么变得过度谨慎而拒绝合理请求（防护增强）。针对这一问题，研究团队提出了"对齐重采样"方法，通过从多个水印样本中选择最佳回答，成功恢复了模型对齐性而不损害水印检测效果。实验表明，仅需2-4个样本即可显著改善模型真实性、安全性和有用性，为大语言模型的安全部署提供了实用解决方案。

马里兰大学研究团队提出了CoLa（Chain-of-Layers）方法，让AI模型能够根据任务难度动态调整内部层的使用策略，实现"快思考"和"慢思考"的灵活切换。通过蒙特卡洛树搜索算法，该方法在推理任务上显著提升了模型的准确性和效率，为75%的正确答案找到了更短的处理路径，并纠正了60%的错误答案，为AI模型的架构优化开辟了新方向。

这项由北京交通大学、复旦大学、人民大学和微软亚洲研究院联合完成的研究首次系统评估了多模态AI的诚实度问题。研究团队创建了包含12000+问题的MoHoBench基准，测试28个主流AI模型发现：面对无法通过图片回答的问题时，大多数AI选择编造答案而非诚实承认局限性，平均拒答率仅21.3%。研究还提出了有效的训练方法来提升AI诚实度。