nfervision正在进行开创性的工作，借助机器学习算法诊断和治疗中风。这家人工智能医学影像专业公司已经完成了Head CT Augmented Screening平台的成功试点。Infervision希望通过让医生更快速更准确地诊断中风，并评估中风所造成的损害。

探讨如何提高人工智能系统在复杂任务中的透明度和可信度方面，纽约大学数据科学中心的研究人员提出了一种创新方法，通过自我博弈、训练语言模型进行辩论，以提高裁判的判断准确性。

模拟宇宙困难重重，毕竟里面有着几乎无穷多的变量需要考虑。

2023年Gartner云终端用户行为调研发现，88%的受访者选择将工作负载现代化作为云迁移的首选。同样地，在中国市场，云原生架构是工作负载迁移地热门选择。

近日，第十届中国国际软件质量工程（iSQE）峰会在南京召开。作为面向全球软件质量工程界的综合性峰会，本届峰会以“软件世界，质量护航，聚焦需求，赋能产业”为主题。

人工智能专家 Francois Chollet 宣布创立新公司 Ndea，专注于开发通用人工智能（AGI）。Ndea 计划利用程序合成等技术，打造能够像人类一样高效学习并持续进步的 AI 系统。这一雄心勃勃的项目引发了业界的广泛关注。

负责提供安全数字化体验的智能边缘平台阿卡迈技术公司（以下简称：Akamai）今日宣布其在“Forrester Wave：2019年第四季度零信任eXtended生态系统平台提供商评估”中被认定为“领导者”。

随着我们全面进入自主转型时代，AI代理正在改变企业运营和创造价值的方式。面对数百家声称提供"AI代理"的供应商，企业需要透过炒作，真正理解这些系统的能力及其适用场景。关键不在于简单替代现有工作，而是通过SPAR框架（感知、规划、行动、反思）识别全新的价值创造机会。

Alphabet Inc.的DeepMind人工智能部门已经取得了另一项科学成就。该组织透露，它已经建立了一个人工智能系统，能够应对当今生物学中最大的挑战之一：模拟蛋白质的形状。

AVEVA剑维软件于近期隆重发布 AVEVA Teamwork，这是一项完全集成的基于云的全新应用，旨在促进工业领域员工实现持续学习和提升。

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根据该报告，超过半数（52%）的组织表示，他们在过去两年中经历了数据泄露，较2022年的49%和2021年的39%有所增加。62%的受访者表示，他们的业务关键型应用至少每月都会出现因网络安全事件导致的意外停机，这一比例高于2022年的54%。

Dell技术团队在构建笔记本电脑物理损伤识别模型时，遭遇了AI幻觉、垃圾图像检测和输出不稳定等问题。项目从单体提示开始，尝试了多模态方法，最终创新性地将智能体框架应用于图像解释任务。通过组合精确的智能体检测、广泛的单体扫描和针对性微调，构建了可靠的混合系统，显著减少了幻觉问题并提高了检测准确性。

IBM今天宣布正在与企业技术巨头SAP展开合作，帮助企业将关键任务型SAP工作负载迁移到IBM的公有云基础设施中。

这项研究由ISTA和谷歌研究院联合开发的"影响力蒸馏"方法，通过利用二阶信息为训练样本分配最优权重，实现了大语言模型训练数据的高效选择。该方法在数学上有坚实理论支持，并创新性地引入"地标"近似技术，仅需计算少量样本的精确影响力，再高效传播到其他样本，大幅降低计算成本。实验证明，该方法在多种模型和任务上均优于或匹配现有技术，同时实现了高达3.5倍的速度提升，为大模型训练开辟了更高效的路径。

11月7日，MIUI10稳定版开启第二批机型的升级推送。截至目前，包括四年前发布的小米4在内的39款小米机型都可以升级到最新MIUI10操作系统。

目前，Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时，随着参数的变大对算力的需求呈指数级增长。“记忆层”提出了新的高效查询机制替代了传统的查询方法，通过比较查询键与两个较小集合中的键，可以快速找到最相关的键，而无需遍历模型的整个记忆层。

一位谷歌的工程经理呼吁采用新的人工智能架构，包括一种保护数据隐私的分布式方法。在他的演讲之后，在ISSCC（国际固态电路会议）上，有超过六篇学术论文描述了机器学习的新方法。

人工智能公司 Anthropic PBC 今日宣布已完成一轮 35 亿美元的融资，估值达到 615 亿美元。这轮 E 轮融资在公司从 Google LLC 筹集 10 亿美元不到两个月后进行。两个月前，亚马逊公司将对 Anthropic 的投资翻倍至 80 亿美元。亚马逊网络服务自去年九月起成为该人工智能提供商的主要云服务商。

这项研究提出了一种名为ConfiG的创新方法，通过生成针对性的数据增强样本来解决知识蒸馏中的协变量偏移问题。研究团队利用教师模型和学生模型之间的预测差异，引导扩散模型生成那些能挑战学生模型的样本，从而减少模型对训练数据中欺骗性特征的依赖。实验表明，该方法在CelebA、SpuCo Birds和Spurious ImageNet数据集上显著提升了模型在缺失组别上的性能，为资源受限环境下的AI应用提供了实用解决方案。