苏黎世联邦理工学院团队通过大规模实验发现，当前主流大语言模型在预测人类标注分歧方面存在显著局限。研究对比了RLVR和RLHF两类模型，发现RLVR模型虽然擅长处理标准化任务，但在理解观点多样性方面表现不佳。这一发现对AI标注系统的实际应用具有重要指导意义。

T1”的数据中心是基本型的数据中心配置，有计划和无计划的运营中断都会影响它的正常运行。数据中心机房配有供配电系统和空调制冷系统，但是它可以或不一定有架高的活动地板、UPS或者发电机设备。如果系统配置了UPS或者发电机，但这些设备是单个模块的系统并且有很多单路径故障点。

5年前，围棋赛事的人机PK，引发了人们对AI等新技术的未来想象。而5年后，乒乓球赛事的人机合作，已成为人们将新技术融入社会的真实影像。

这项研究展示了一个基于ModernBERT架构的prompt injection检测模型，通过精心构建的多样化数据集训练，在内部测试中达到98.7%准确率和98.0% F1分数，在公开基准测试中平均F1分数达93.8%，显著超越现有最强基线系统。该模型推理速度仅0.02秒，具备实时检测能力，为AI系统安全防护提供了新的解决方案。

当初由Facebook（现在的Meta Platforms）和Netflix开发的技术组合，才很可能最终成为支持AI训练及其他应用“智能湖仓”的完美方案。

RTX 5090 GPU 是迄今为止最快的 GeForce RTX GPU。它配备了920亿个晶体管，每秒可实现超过3352万亿次AI运算。其性能是上一代RTX 4090的近两倍。

每个人都想知道，互联网之后的一个大趋势是什么？《连线（Wired）》杂志创始主编、著名畅销书作家、科技思想家凯文·凯利（Kevin Kelly）对未来25年的产业发展给出了自己的预测，这个答案是——The Mesh。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

随着CISO地位和责任的提升，首席安全官角色变得更加复杂。除了持续评估安全态势外，现代CISO还必须与业务保持一致，支持关键业务目标。面对个人责任风险，CISO需要不断评估安全技术栈、团队文化、业务状态和方向。本文汇总了安全领导者必须回答的10个紧迫问题，涵盖业务促进作用、风险平衡、董事会沟通、技术风险传达、团队授权、客户需求、数据位置、AI影响和未来威胁等关键领域。

戴尔易安信是涵盖计算，存储和网络产品和服务的全球供应商。该魔力象限评估了于2016年开始交付的VxRail。

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这项研究提出了Mirage框架，让AI学会像人类一样进行"心理想象"推理。通过生成压缩的潜在视觉标记而非完整图像，该方法在多个空间推理任务上显著超越传统文字推理和图像生成方法，为AI推理能力发展开辟了新路径。

本届峰会聚焦AI、消费升级、内容创新等核心议题，让我们共同聚焦这场思想盛宴，解码智能科技如何成为品牌破局增长的核心引擎，在技术革新与行业演进的交汇点上，探寻广告营销的未来。

本期课堂，联通大数据技术专家闫龙将从“本体论”说起，为大家介绍联通大数据关系图谱的构建与应用。

人与机器之间的比较性研究，往往受到人类自发解释思维这一强烈偏见的影响。

想要以虚拟形象直播、投稿？再也不用打开一大堆程序了，如今万事so easy。

最新一期（第三期）华为数字能源 《方博碳讨室》节目中，就展示了一个仅用6个月时间就建设完成的大型云数据中心——东莞松山湖华为云数据中心，其建设过程为新旧基建如何充分融合提供了一个可供探讨的样本。

随着远程工作模式的持续，安全专家需要采用相应的方法来维持已在消失多年的网络外围中几乎不存在的可视性、监控和威胁检测。

想象你有一段视频，里面有一个人在跳舞。现在，你想让一张照片中的另一个人（或者甚至是一只猫、一个卡通角色）做出完全相同的舞蹈动作。这就是"动作转移"要解决的问题。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。