清华大学研究团队提出RLVR-World框架，通过可验证奖励的强化学习直接优化世界模型的预测质量，而非传统的最大似然估计。这一方法在文本游戏状态预测和网页导航中显著提升了准确率，在机器人视频预测中改善了视觉质量并减少重复问题。RLVR微调仅需几百个梯度步骤即可取得显著成效，远比传统训练高效。研究证明该框架可作为生成模型的通用后训练范式，为自动驾驶、机器人控制等应用提供更准确的环境预测能力。

中医听到这个词你的第一印象是什么？年逾古稀的坐堂老中医？五花八门药材组成的药方？有木有第一印象是苦味的？

Anthropic研究团队发布新技术"人格向量"，可识别、监控和控制大语言模型的性格特征。研究发现模型可能因用户提示或训练过程产生不良个性，如恶意、过度迎合或编造信息。该技术通过分析模型内部激活空间的特定方向来对应人格特质，为开发者提供管理AI助手行为的工具包，能够预测模型行为、实时干预不当反应，并筛选训练数据以防止继承隐藏的不良特征。

品牌竞争和核心是对消费者注意力的竞争，是占领消费者心智的竞争。零售品牌更加关注这种竞争。零售商们更将购物视频看做打开消费者钱包大门的利器。

根据希捷的最新财报，市场对近线磁盘驱动器需求的增加带动了第三季度利润实现增长。

Live Optics是一款免费、可远程操作的轻量级无代理工具，并且不受供应商、硬件和平台限制，由戴尔易安信捐赠给社区，以促进对实际计算性能需求的认识。

达沃斯论坛上，专家们讨论了人工智能与能源需求的双重挑战。随着数据中心的增加，研究人员正在思考如何利用清洁能源来支持它们。专家们提出了利用人工智能实现能源平衡的策略，包括建立试点工厂、推动颠覆性创新、发展清洁技术等。他们认为，通过这些努力，未来可能实现无限能源和知识，为人类带来巨大机遇。

虽然不同企业的解决方案也有所差别，同时因所在行业而异，但每家公司都有必要解决一系列共通性问题。下面，我们将共同了解成功实现数字供应链转型的八大关键性举措。

生成式AI的飞速发展使得企业难以有效地实施和衡量这项技术，同时防范偏见和风险。

这项研究介绍了TokenAdapt，一种通过混合启发式初始化策略帮助大型语言模型实现分词器灵活性的创新框架。研究团队同时探索了学习多词"超级词元"技术，以增强压缩效率并减少标记碎片化。实验证明TokenAdapt显著优于现有方法，在零样本困惑度测试中表现突出，甚至比ReTok方法提高约2倍性能。该项工作为解决LLM分词器锁定问题提供了计算效率高且广泛适用的解决方案。

清华大学研究团队在IEEE Transactions on Affective Computing发表突破性研究，提出双重学习策略让AI准确识别人类面部情感。新方法结合判别性和生成性学习，在多个标准数据集上准确率显著提升3-4个百分点，特别在处理陌生人脸时表现出色。技术有望应用于智能教育、医疗健康、人机交互等领域，但仍需解决文化差异和隐私保护等挑战。

英特尔公司与荷兰研究机构QuTech共同发明了一种基于硅材质的量子芯片，旨在帮助量子技术业界超越传统计算机并朝着全新的方向迈进。

这届云栖大会最吸睛的黑科技当属“阿里云天空物联网”。一艘飞艇带着LoRa网关在会场上空游弋，在云栖大会期间，持续为大会的物联网设备提供网络服务，实现地面40000米高空到地下20米的完全覆盖。

研究人员专注创新而不受商业约束限制，这种思维对企业和首席信息官具有重要价值。CoVent联合创始人兼首席技术官Krishna Dubba结合研究背景和商业实践经验，从AI研究到创业公司，展示了研究思维如何帮助快速验证假设、持续学习新技术、培养同理心领导力。他强调实验失败应被视为反馈，跨学科交叉能够打破部门壁垒，连接各部门资源，为商业创新提供新思路。

如果不培养多元化、包容性、以技术为中心的文化，让每个人都有机会塑造自己的发展之路，就无法以客户为中心的方式进行创新。

OpenAI正致力于打造能够执行复杂任务的AI智能体，这一努力源于其数学推理团队MathGen的突破性工作。通过结合大语言模型、强化学习和测试时计算技术，OpenAI开发出了o1推理模型，该模型在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌。尽管当前AI智能体在主观性任务上仍有局限，但OpenAI相信推理能力的提升将最终实现通用智能体的目标。

在DDoS攻击期间，时间是无情的，成功防护和高成本网络停机之间的区别只不过是几秒钟的时间。任何能缩短平均检测攻击时间（MTTD）和平均响应攻击时间（MTTR）的举措都将成为您的优势所在。

长期以来，戴尔易安信一直对行业保有敏锐的洞察和分析力，今天编就来聊聊未来服务器市场的一些洞察。

DataIQ就是这样一款纯软件的、旁路的异构存储管理平台（任何时候都不影响生产环境），对戴尔易安信存储空间的管理完全是免费的（非戴尔科技存储仅按容量收费），这对用户来说，完全是一个增值服务，你还等等什么呢？

这篇由阿里巴巴集团联合多所知名高校发表的综述论文，系统梳理了统一多模态理解与生成模型的最新发展。研究将现有模型分为扩散、自回归和混合三大类型，详细分析了不同图像编码策略的特点，整理了相关数据集和评估基准，并深入探讨了当前面临的技术挑战。