DeepMind研究科学家：NLP基准测试的现在、过去和未来

这篇文章的主要内容是：NLP 基准测试所面临的挑战、机遇和一些改进的建议。我们希望这篇文章可以让读者了解这方面科研的最新进展，也要让初学者全面了解NLP。文中还涉及到最近的论文、ACL 2021 演讲以及ACL 2021 基准测试研讨会的观点，其中许多观点涉及到了过去、现在和未来。

2021-09-14
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5G与数字化转型，到底是什么关系？

很多人还在以30年前对信息化的理解，来理解数字化，认为搞一些计算机软硬件，一些数控机床，一些ERP（企业资源计划）、CRM（客户资源管理）系统，就是数字化。也有人认为，搞一些机械臂，搞一些无人车，搞一些人脸识别摄像头，就是数字化转型。这都是不对的。

2021-09-13
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面向未来的数字化转型：伊利用数字化思维引领健康食品行业

“数字化”对于许多人来说似乎颇为高深，但在伊利牧场饲养员老孙眼里，数字化是很接地气的事情，因为可以告诉他哪些奶牛最近食欲欠佳，哪些奶牛最近产奶量出现异常。老孙所使用的数字化系统，可以连接到牛耳上的耳标识别系统，从而读出牛的健康档案，就可以做到个性化的检测和精准饲养，从源头保证产品品质，这就是“数字伊利”在做的事：把数字技术应用在养殖、运输、生产、流通、消费等各个环节。

2021-09-13
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智能工厂信息化系统建设规划研究

智能工厂信息化系统需要将现代管理理论、智能制造理论与最新信息化技术、自动化技术、网络通信技术、信息物理系统、大数据技术、云计算技术深度融合，通过科学规划和全面集成企业设备单元、生产监控、制造执行、企业管理、设计研发等各类系统，最终构建由智能设计、智能经营、智能生产、智能决策组成的智能工厂。

2021-09-13
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用户体验决定SaaS成败

在日常工作中，当我们说到SaaS产品的用户体验，往往默认为UE（用户体验设计）或者UI（用户视觉设计）。但是作为产品经理，或者创业者，必须明白用户体验是用户对SaaS产品价值的整体感受。其中既包括用户感受到的产品价值，也包括用户感受到的操作体验。比如，如果平台上没有网约车，就算滴滴APP界面再漂亮，你的用户体验也好不到哪去。

2021-09-10
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重新认识区块链:1550余个应用案例带来的启示

当我们谈论区块链的时候，但凡对区块链有所了解的人都能够就相关主题或多或少地表达出自己的一些见解。例如：从技术体系上看，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用；从功能属性上看，区块链具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特征。

2021-09-09
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制造业人工智能8大应用场景

人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。

2021-09-08
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上海市北斗产业高质量发展三年行动计划（2021-2023年）

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九届五中全会精神、习近平总书记考察上海重要讲话和在浦东开发开放30周年庆祝大会上重要讲话精神，紧抓北斗三号全球系统建成的重大机遇，充分发挥上海北斗产业链完整、高精度特色突出、应用场景丰富和人才、金融、市场要素完备等优势，将北斗产业作为强化高端产业引领功能的重要方向，加快北斗核心技术攻关，持续拓展应用场景，优化完善产业生态环境，推动北斗产业规模化发展，为增创经济发展新活力、赋能城市数字化转型、提升城市综合竞争力注入新动能。

2021-09-08
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进