元宇宙，和AI是过去三年最火的技术名词，在汉诺威工博会上，我看到它们组合在一起。

腾讯WeChat AI、香港科技大学与约翰·霍普金斯大学联合开发PHYSICO测试，通过自然语言和抽象网格图案的双重考验，首次定量证实AI模型存在"随机鹦鹉"现象。研究发现，先进AI模型在文字描述物理概念时准确率达95%，但在理解抽象图案时仅25-45%，远低于人类90%水平，揭示了AI缺乏真正概念理解的根本局限。

在2020年12月8日这天，红帽和CentOS的官网同时宣布不再对CentOS社区进行投入，而相关的投资将转移到CentOS Stream项目上。

容器与无服务器也在各自的道路上不断发展，二者相互竞争、持续演变出新形态才是我们消费者最乐于看到的未来。

2023年6月10日上午，2023第五届双态IT北京用户大会两大主题峰会之一的“云原生运维峰会”成功举办。

字节跳动团队开发出T-PPO算法，通过"边做边学"的训练方式，让AI训练效率提升2.5倍。该技术突破了传统PPO必须等待完整推理的限制，采用截断式训练和独立优化机制，在AIME数学竞赛中获得62分优异成绩。这一创新不仅降低了AI训练成本，还为推理模型的发展指明新方向，有望推动AI技术在教育、科研等领域的广泛应用。

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。

剑桥大学和伦敦大学学院的研究团队提出了一种名为"视觉规划"的全新范式，让人工智能系统能够完全通过图像序列而非文本进行推理。与传统依赖语言的方法不同，这种方法模仿人类在解决空间问题时直接在"心眼"中想象解决方案的能力。研究团队开发的基于强化学习的视觉规划框架(VPRL)在导航任务上比基于文本的方法平均提高了40%的准确率，证明了非语言推理在特定任务中的优越性，为AI系统开辟了一条更接近人类直觉思维的新路径。

「 人该是自己生活的主宰，不是别人手里的行货。——王小波《一只特立独行的猪》 」

这项研究不仅是科学史上的一个重要里程碑，也预示着一个更加精准、更加个性化的医学时代的到来。

从4万亿芯片帝国到AI革命，黄仁勋揭秘英伟达30年创新密码：‘你必须相信你所相信的‘。当计算成本10年下降10万倍，人类将面临怎样的未来？这场斯坦福对话给出了颠覆性答案。

智能制造是智能技术和制造技术的融合，智能制造通过人工智能、工业互联做到五个部分，智能制造+创新设计，智能制造+工艺提升，智能制造+强化质量，智能制造+延伸服务，智能制造+拓展市场。

华盛顿大学研究团队发现小AI模型无法有效学习大模型的复杂推理方法，提出了"小模型可学习性差距"概念。他们通过大规模实验证明，小模型更适合学习简洁推理而非复杂推理，并创新性地提出混合蒸馏法，将不同复杂度的训练数据按比例组合，显著提升了小模型性能，为AI模型训练策略提供了新的"因材施教"思路。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

对标GPT-4的更大参数规模的星火大模型正式启动训练，2024年上半年将实现对标GPT-4。

InterDigital副总裁兼无线实验室负责人Milind Kulkarni 本人在无线通信领域驻扎超过30年，亲历了从2G到5G的完整演进，举手投足间透着对技术的乐观且严谨，为我们揭示了6G背后真正值得深思的本质、挑战与终极愿景。

科技公司是人类历史以来最不喜欢监管，最不喜欢边界的商业团体。

MIT研究团队开发出突破性技术，让机器人能够同时理解多种类型的人类反馈，真正掌握人类的深层意图和偏好。这项技术通过融合偏好比较、演示学习等多种反馈方式，使机器人在任务成功率和用户满意度上分别提升30%和40%，为未来人机协作开辟了新的可能性。

布朗大学和哈佛大学研究团队开发出SAIL系统，让机器人能够像人类一样通过自我实践来学习新技能。该系统结合互联网规模的视频模型和环境特定知识，使机器人在面对未见过的任务时能够持续自我改进。实验证明，机器人的成功率能从24%提升至80%以上，且即使从失败经验中也能学习改进。

乔布斯在1997年WWDC的传奇问答中，直面批评、分享战略转型：聚焦意味着勇敢说"不"，创新不是为不同而不同，而是做到"好得多很多"，产品必须从用户体验倒推技术。这场对话奠定了苹果未来20年的成功基因。