想要将AI部署于现实的应用，其中所面临的一个重大挑战就是针对生产数据集进行数据分析、机器学习和深度学习。

天达银行（Investec）银行的API结构为该银行开放外部机会以及在不影响安全性的情况下扩大客户能力奠定了基础。

西门子和微软宣布致力于将数字孪生定义语言 (DTDL)与国际标准组织W3C的事物描述标准相融合。

从本质上讲，一切数据库都需要一种与客户交流的方式，而查询语言的职责正是定义数据库能够做些什么。

本研究提出了"能力-难度对齐采样"方法（CDAS），革新了大型语言模型强化学习训练中的数据采样策略。与传统方法不同，CDAS通过聚合历史表现差异实现更稳定的问题难度估计，并将模型能力与问题难度动态匹配。在多个数学推理基准测试中，CDAS达到了46.77%的最高平均准确率，同时比竞争策略提高了2.33倍的计算效率。研究还证明了CDAS在代码生成任务和更大型模型上的有效性，为提升大型语言模型的推理能力提供了高效可靠的新方法。

特别调查组（SIU）的主要职责是审查对南非国家机构的腐败指控。在这里，SIU的首席信息官Tumelo Zwane介绍了他们改进工作的举措。

特别调查组（SIU）的主要职责是审查对南非国家机构的腐败指控。在这里，SIU的首席信息官Tumelo Zwane介绍了他们改进工作的举措。

实现气候承诺已经到了时不我待的关口，所有与建筑环境有关的组织都必须利用科技做出切实的改变。

NVIDIA近日发布了一系列新的工具，主要针对那些致力于AI机器人（包括人形机器人），这些工具可以通过模拟、蓝图和建模缩短开发周期。

NVIDIA近日发布了一系列新的工具，主要针对那些致力于AI机器人（包括人形机器人），这些工具可以通过模拟、蓝图和建模缩短开发周期。

哈佛大学研究团队开发出LangSplatV2系统，实现了超高速3D语言查询功能。该系统通过创新的稀疏编码技术和高效渲染算法，将3D场景语言理解速度提升了47倍，达到每秒384帧的实时处理能力。系统采用全局语义字典和稀疏系数表示，彻底解决了传统方法中解码器速度瓶颈问题，为AR/VR、智能机器人等应用提供了强大的技术基础。

Mayo 诊所采用创新的反向 RAG 技术来解决 AI 模型在医疗领域出现幻觉的问题。该技术将 AI 生成的每个数据点都链接回原始数据源,有效消除了非诊断场景中的数据检索幻觉。这使 Mayo 诊所能够在临床实践中更广泛地应用 AI 模型,大大提高了工作效率,同时确保了信息的准确性和可信度。

Gartner日前发布了2019年制造执行系统（MES）魔力象限研究报告，报告中Garnter将AVEVA评为2019年制造执行系统（MES）魔力象限研究报告的“领导者”，是Gartner在该领域调研的16家公司之一。

想象你使用一个强大的AI助手来理解图片。这个AI需要将图片转换成大量的"视觉令牌"(visual tokens)，就像将图片切成小块进行处理。目前的主流视觉语言模型面临一个严重问题：无论图片内容多么简单或复杂，它们总是使用固定数量的视觉令牌来表示每张图片。

随着网络钓鱼攻击（包括操纵Word与Excel等Officer文件附件的方法）不断增加，过去一年当中网络犯罪分子在恶意活动中对微软Office漏洞的大量利用自然不足为奇。

爱丁堡大学联合英伟达开发的VISTAR系统首次让AI能够像人类一样展示视觉问答的完整推理过程。该系统通过创新的"子任务思维链"方法，将复杂问题分解为多个简单步骤，不仅提供准确答案，还能在图片上精确标注相关物体位置，让AI推理过程变得透明可解释，为构建更可信的AI系统奠定重要基础。

清华大学团队提出了一种创新的零样本量化方法，专门针对物体检测任务优化AI模型。该方法无需真实训练数据，通过自适应标签采样生成任务特定的合成图像，结合多层次知识蒸馏框架实现高效模型压缩。实验显示，该方法在多个数据集上的性能甚至超越了使用完整真实数据的传统方法，同时显著提升了训练效率，为隐私保护与AI技术发展找到了平衡点。

美国橡树岭国家实验室正在探索量子计算与传统高性能计算的集成技术。实验室已安装澳大利亚Quantum Brilliance公司的量子计算机，与世界顶级超算Frontier系统进行集成测试。该项目旨在结合两种技术优势，让各自处理最适合的计算任务。研究重点包括集成时间表、所需工具以及空间和功耗要求。这种混合架构将为企业用户带来更强大的计算能力，特别是在量子机器学习等应用领域。

如何识别大模型的能力强弱？

英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐对此表示，数据中心本身是耗能大户，对英特尔而言，减碳是一个非常重要的使命。英特尔积极参与构筑产学联盟，推动学界、研究机关的成果在产业界、在整个生态落地，让节能算法真正有益于整个社会。