文章探讨了人类与人工智能协作的复杂关系。研究显示，面对"如何与AI竞争"这一问题，66%的受访者认为应该利用AI进行协作，而非对抗。以学生群体为例，调查发现一半青少年使用生成式AI进行搜索和头脑风暴，虽存在作弊现象，但更多体现了积极的学习应用。专家建议保持好奇心，采用"宏大梦想，小步迭代"的策略，通过深入理解技术来建立最佳协作关系。

复旦大学研究团队开发出革命性的AI机器人训练方法"双重偏好优化"，让机器人具备预测行动后果的"想象力"。该方法通过同时优化动作选择和状态预测，使7B参数模型的任务成功率提升31.4%，规划效率提升33.0%，甚至超越GPT-4o表现。研究建立了自动化数据收集系统和VoTa-Bench测试平台，为实现更智能的机器人助手奠定基础。

在发布会现场,上海芯联芯创始人、董事长何薇玲女士宣布2021金秋技术白皮书正式发布。此次,由上海芯联芯发布的《第五代半导体硅智财核芯白皮书》,系统阐述了硅验证(Silicon Proven)异构堆积设计制成、赋能IP楽构(TM)、改进EDA规则、创新设计服务等产业发展内容。

今天，几乎所有的企业都需要依靠IT系统来开展业务，因此他们的数据中心、业务系统也需要保障7X24小时不间断运行，为保障业务连续性分秒必争，哪怕是片刻的中断也不被允许。

毫无疑问，任何CIO面临的最大挑战，都是让技术和组织的业务目标保持一致。

这项研究提出了CURE框架，通过强化学习让大语言模型同时学习编写代码和生成单元测试两种能力，无需使用标准代码作为监督。团队开发的ReasonFlux-Coder模型在仅用4.5K编程问题训练后，便在多个基准测试中超越了同类模型，代码生成准确率提高5.3%，最佳N选1准确率提高9.0%。该方法不仅提升了模型性能，还提高了推理效率，同时为降低API调用成本和无标签强化学习提供了新思路。

作为分析和人工智能(AI)领域的领导者，SAS此次首次被Chartis的资产负债管理技术象限报告收录，与其在2022年收购Kamakura公司密不可分。

在NETSCOUT Arbor发布的《第13次年度全球基础设施安全报告》中，受访者被问到他们部署了哪些安全措施来抵御DDoS攻击……

ByteDance和复旦大学联合开发了一套让AI学会使用工具的全自动训练系统FTRL。该系统通过五阶段环境构建流程和可验证奖励机制，解决了现有方法依赖不稳定外部服务和缺乏客观评价的问题。实验显示，经过训练的小参数模型甚至超越了大型商业模型，且不损害通用能力。

物理安全是数据中心运营的基石，包括周边入侵检测、视频监控、AI分析、电子门禁和生物识别等。随着数据中心规模扩大，传统安全方法难以适应。AI驱动的分析可将误报率降低70%以上，生物识别技术在高风险环境中日益突出。边缘数据中心需要更模块化的安全框架，支持远程监控和集中管理，确保在无人值守环境下维持安全标准。

随着企业要应对越来越多的数据，找到有效的方法来分析和“操作”这些数据以获得竞争优势，变得越来越具有挑战性。

NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。

谷歌为YouTube Music推出AI生成播放列表新功能，目前已向iOS和Android平台的付费订阅用户开放。用户可在资料库标签页选择"AI播放列表"，描述想要的音乐类型，由Gemini AI技术驱动的功能将自动创建个性化播放列表。该功能类似于Spotify此前推出的提示播放列表功能，有助于用户发现新音乐。

企业通过数字孪生可以获得什么？AMC Bridge联合创始人兼董事长Igor Tsinman在公司组织的网络研讨会上，分享了自己对于数字转型新阶段的见解。

在医疗领域，AI技术的应用正在彻底改变医患体验。通过智能手表或智能戒指等可穿戴设备，可以持续监测我们的健康数据，这些设备甚至能在我们自己意识到之前预测疾病，他提到，现在有初创公司正在开发个性化医疗的概念，未来每个人都将拥有一个“个人医生”，它能够整合所有健康信息，分析数据，并在需要时提供最佳决策建议，这种个性化医疗服务的前景是真实的，并且正在迅速向我们走来。

澳门大学研究团队针对自回归图像生成中的条件错误累积问题，提出了基于最优传输理论的创新解决方案。研究发现自回归模型具备自我纠错能力，条件错误影响呈指数衰减，但仍存在"条件不一致"问题。团队创新性地运用瓦瑟斯坦梯度流方法优化条件信息，在ImageNet数据集上取得显著性能提升，为AI图像生成质量控制开辟了新方向。

宾夕法尼亚大学研究团队开发了AgentTTS系统，解决多阶段AI任务中的计算资源分配难题。通过发现不同子任务对模型大小的偏好差异、最优预算点存在性和子任务间相互依赖关系三个关键规律，该系统能智能分配计算预算，在六个数据集上的测试显示其在搜索效率和最终性能上均超越传统方法，为AI资源管理提供了新思路。

这项研究提出了VIDEO-SKILL-COT（别名VIDEO-SKOT），一种新型视频理解框架，能自动构建和利用技能感知的思维链进行领域自适应视频推理。北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员首先从训练问题中提取领域相关推理技能并聚类成共享技能分类法，然后为每个视频-问题对创建定制的多步骤思维链。接着，他们开发了技能专家学习框架，每个专家模块专注于特定推理技能集。在三个不同的视频理解基准测试上，该方法一致优于现有系统，显示了其出色的领域适应能力。

近日，思科的合作伙伴及高管在2022年思科合作伙伴峰会上表示，思科如今专注的中小企业并不是过去思科所说的小型企业。

首尔大学团队提出QWHA方法，通过沃尔什-阿达马变换和智能参数分配策略，有效解决了AI大模型压缩后性能下降的难题。该方法在保持模型精度的同时大幅提升计算效率，特别在极低精度量化场景下优势明显，训练速度比传统方法快3-5倍，为AI技术在移动设备和边缘计算中的普及应用开辟了新路径。