哈佛和MIT研究团队通过创新的"归纳偏差探测"方法，发现AI基础模型虽然在预测任务上表现出色，但实际上并未真正理解世界的基本规律。研究以天体物理学为例，揭示了AI模型更像是依赖启发式策略的"经验主义者"，而非掌握深层原理的"理论家"，为AI发展指明了新方向。

近期，多机构大举应用生成式 AI，但却未能有效落实安全防护。英国 NCSC 警告，未来关键系统可能面临更高攻击风险，要求企业加强供应链及网络安全管理。

本文探讨了如何有效推动组织变革，指出人们并非天生抗拒变革，而是抗拒被动接受变革。文章提出了四个消除阻力、实现可持续变革的关键步骤:理解阻力真正原因、将变革与员工利益关联、让员工参与决策过程、培养全员变革领导力。通过透明、协作和有力领导,组织可以消除阻力,加速转型。

一名新手通过使用 VR 头显进行30天远程训练，成功地将元宇宙中学到的乒乓球技能转移到现实世界。这一案例展示了 VR 技术在工作场所培训中的潜力，尤其是在医疗、航空和建筑领域。VR 提供了一个无风险的学习环境，减少了培训成本，而且已经有多种商业应用。普华永道调查显示，大多数人认为元宇宙将在2-3年内成为主流。

北京大学研究团队创建了首个能够同时测试人类、仿人机器人和传统机器人工具使用能力的对比平台ManiSkill-HAB。通过六个日常工具使用任务的测试，研究发现机器人在学习效率和适应性方面仍远落后于人类。该研究开发的基于观察学习的新方法显著提高了机器人的学习效率，为未来智能机器人发展提供了重要基准和方向。

一加正式推出AI功能Plus Mind和Mind Space，将率先在一加13和13R上线。Plus Mind可保存、建议、存储和搜索屏幕内容，并将信息整理到Mind Space应用中。该功能可通过专用按键或手势激活，能自动创建日历条目并提供AI搜索功能。一加还计划推出三阶段AI战略，包括集成大语言模型和个人助手功能，同时将推出AI语音转录、通话助手和照片优化等工具。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发出突破性技术，能从单一视频生成全新视角画面。他们通过"K阶递归噪声表示"解决AI模型记忆问题，用"随机潜在调制"智能填充新视角中的空白区域。该方法无需重新训练模型，在视觉质量、角度准确性等关键指标上均优于现有方法，为电影制作、虚拟现实等领域带来新可能。

CIO对公司发生的一切都有独到的见解，有些人正在利用这种洞察力来扮演更具战略意义的角色。

哈佛大学研究团队首次实现了人工智能的"流等变性"，让机器能够像人类一样理解时间中的运动和变化。这项突破性研究开发出FERNNs神经网络，不仅能识别物体位置，还能理解运动规律。实验显示，该技术在运动预测任务中性能提升50倍，并具备零样本泛化到新运动模式的能力，为自动驾驶、机器人、视频分析等领域开辟了新前景。

互联网时代，信息呈指数级增长，海量资讯令人们应接不暇，陷入认知过载的困境。

从品牌影响和维护的角度来看，在整个过程中，SolarWinds给到客户全力的支持，在整个过程中尽职尽责地配合他们。SolarWinds在这次事件中所展现出的努力和应对的态度，让客户对于SolarWinds品牌和产品给予了充分信任。

自从去年12月份以来，全球已经发表了2000多篇关于新冠病毒的论文。我们需要使用一些智能算法从这些论文中挖掘出见解。

作为全球最大个人计算设备厂商，联想集团本次推出的全新笔记本电脑Yoga Book 9i开启Yoga系列的新篇章。

去年苹果发布了iOS14.5 。新的隐私政策要求开发者在进行定向、监测和追踪前，需要先取得用户的明确许可。这一变化导致移动营销行业产生了巨大的震荡。

随着生成式AI实现了日常任务的自动化，人们可以专注于那些需要明显人类品质例如解决问题、批判性思维和创造力的高价值活动上。

这项研究揭示了机器生成文本检测器的重大漏洞。意大利研究团队通过直接偏好优化技术，成功训练AI模型生成更像人类的文本，导致顶尖检测器准确率下降高达60%。研究者分析了语言特征分布变化，发现经过训练的模型能有效模仿人类写作特征，而检测器主要依赖于浅层语言线索识别AI文本。这一发现为开发更可靠的检测方法提供了重要参考，同时也警示我们区分人类与AI内容将变得越来越困难。

今天，生成式AI的出现，带来了更加深远的颠覆——它可以让一个人拥有多个人的创造力，赋予个体前所未有的生产力。

这篇研究揭示了大语言模型强化学习中的"熵崩塌"现象——模型在训练早期迅速失去探索能力，导致性能达到可预测的上限。研究者发现验证性能和策略熵之间存在精确的数学关系：R = -a·exp(H) + b，并深入分析了熵变化的内在机制。基于这些发现，他们提出了两种简单有效的方法（Clip-Cov和KL-Cov）来缓解熵崩塌问题，显著提升了模型性能，特别是在困难任务上。这项研究为大模型强化学习的规模化应用提供了关键指导。

华中科技大学研究团队提出SaM框架，通过动态选择和合并领域专家模型来改进大语言模型的命名实体识别能力。该方法摒弃传统"万能模型"思路，采用专业化分工策略，根据领域相似性和采样评估智能选择专家，然后融合其能力形成针对性强的任务模型。实验显示平均性能提升10%，某些领域达20%提升，同时具备良好的可扩展性和适应性。

香港科技大学团队首次揭示了大型语言模型推理能力提升的内在规律，发现AI学习遵循"先掌握基础技能，再发展战略思维"的两阶段模式。基于此发现，他们开发了HICRA算法，能够识别并强化AI文本中的战略性思考部分，在多项数学推理任务中实现显著提升，为AI训练提供了科学化的新方向。