麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

在拉斯维加斯举行的Inspire 2018合作伙伴大会即将拉开帷幕，微软也广泛更新了其产品和合作伙伴计划，产品更新涵盖Azure、Microsoft 365、Dynamics 365和其他业务应用。

AutoIntent是俄罗斯研究团队开发的革命性自动化文本分类工具。它能够自动选择最佳的嵌入模型、分类算法和决策阈值，让普通用户无需专业知识就能构建高效的意图识别系统。在标准测试中，AutoIntent不仅准确率超过现有工具，训练效率也提升一倍以上，特别在多标签分类和超范围检测方面表现突出，为AI技术普及化开辟了新路径。

除了众多产品及解决方案的优惠，现在登录华为云官网，还可领取价值8800元的上云礼包，更有轮盘抽奖、储值返券以及服务支持计划等福利。此刻上云，正当其时，在2022年最后几天抓住“华为云双12营销季”的尾巴，为来年业务转型腾飞做好准备吧！

Microsoft 发布两款基于深度推理的 AI 助手：Researcher 和 Analyst，分别专注于复杂研究和数据分析。Researcher 利用 OpenAI 的深度研究模型进行多步骤研究，而 Analyst 则基于 OpenAI 的 o3-mini 推理模型进行数据处理。这些工具将于 4 月向 Microsoft 365 Copilot 许可用户开放，同时推出新的自主代理功能。

9月20日，在2018杭州·云栖大会上，企业软件领导厂商VMware与阿里云宣布达成战略合作，提供面向企业的混合云解决方案，全面助力企业实现数字化转型。

5月17日，华为轮值董事长徐直军在以“因聚而生 有能有为”为主题的“华为中国生态大会2021”上发表了题为《共成长 同发展》的演讲，分享了昇腾AI生态的重要进展和未来举措。

中科大团队推出深度研究智能体评测基准DeepResearch Bench，包含100个跨22领域的博士级研究任务，创新性地设计了RACE和FACT双重评估框架，分别评判AI生成报告质量和信息收集能力。测试显示谷歌Gemini表现最佳，该研究为AI研究助手行业建立了首个科学统一的评估标准。

这项由浙江大学、腾讯华为等机构联合开展的研究，开发出名为WorldCompass的AI训练框架，专门用于提升世界模型的交互精准度。该技术通过片段级训练、双重评价体系和负向感知算法三大创新，将AI执行复杂动作指令的准确率从20%大幅提升至55%，同时保持了良好的视觉质量，为虚拟世界交互应用奠定了重要技术基础。

面向消化道领域，依托于武汉人工智能计算中心，昇腾AI生态伙伴——武汉楚精灵医疗科技有限公司（以下简称楚精灵）打造出首个集内镜质控与病灶诊断于一体的消化内镜辅助诊疗系统“内镜精灵”。

清华大学团队开发出RLPR框架，让AI无需外部验证器就能自我评估推理质量。通过观察模型生成正确答案时的概率分布，AI学会了自我反思和改进。该方法在七个测试基准上显著提升了AI的推理能力，甚至超越了使用专门训练验证器的方法，为AI发展开辟了新道路。

未来，人工智能技术与金融业务的深度融合，将进一步衍生出新业态、新场景，或将深刻影响金融业的发展模式，为我国数字银行的高质量发展增添动力。

假如存储和数据保护业界有场世界杯，戴尔易安信作为全方位产品提供商在这场比赛中将会如何用实力战胜运气，用什么样的组合在绿茵场上吹响胜利的号角呢？

阿里巴巴研究团队开发出START系统，首次让AI能像人类一样在推理过程中主动使用编程工具。通过创新的"提示注入"和自学习技术，START在数学竞赛和编程测试中表现显著提升，在AIME24达到66.7%准确率，比基础模型提升16.7%。这项突破性研究为AI推理能力带来质的飞跃，大幅减少计算错误和"幻觉"现象。

随着大型语言模型（LLM）的规模和复杂性日益增加，NVIDIA于今日宣布对NeMo Megatron框架进行更新，将训练速度提高30%。

HPE再拿下一份超算大单，这次是为新加坡气象局提供算力支持，协助新加坡和东南亚地区改进天气预报和热带气候研究。

世界智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家广播电视总局、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会和天津市人民政府共同主办。

李佳琦的一句“够不够努力”，伤了所有打工人的心，也将我们的视线再次拉回到直播电商，我们发现国内的直播环境早已发生了巨变。

今天，我们在生产生活中会产生大量垃圾，所以需要对垃圾进行分类处理。同样，对于当前产生出的大量数据而言，也会面临和垃圾分类相似的问题。众所周知，数据已经成为未来企业乃至整个社会发展的核心资源和主要动力，谁掌握了数据，谁就掌握了未来。

南京大学与微软研究院合作提出过程式自我奖励语言模型，让AI在数学推理中既当学生又当老师。该方法通过逐步判断和偏好优化，使AI能够自我监督和持续改进，在多个数学基准测试中显示出显著性能提升，为实现超越人类水平的AI推理能力开辟了新路径。