想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。

2018年国家网络安全宣传周正在如火如荼进行中，在湖北省武汉市国家网络安全宣传周的“黄鹤杯”网络安全发展高峰论坛上，这个人却告诉大家，“篡夺”机器人AI的控制权仅需从这步做起。把人工智能“带歪”，So Easy！

威斯康星大学研究团队提出"生成-筛选-排序"策略，通过结合快速筛选器和智能奖励模型，在AI代码验证中实现了11.65倍速度提升，准确率仅下降8.33%。该方法先用弱验证器移除明显错误代码，再用神经网络模型精确排序，有效解决了传统方法在速度与准确性之间的两难选择，为实用化AI编程助手铺平了道路。

Anthropic和Open Philanthropy研究人员发现，之前声称AI推理模型存在"准确率崩溃"的研究实际上混淆了推理能力和物理限制。通过重新分析发现，AI模型在遇到输出长度限制时会主动停止，而非推理失败；部分测试题目本身无解却被当作失败案例；改用程序生成方式后，模型在复杂问题上表现出色，揭示了AI评估方法的重要缺陷。

本文探讨如何借助人工智能和数据科学实现医疗研发、生产及护理的极速升级，通过提高数据采集、处理与解读能力，为患者带来精准诊疗和创新药物，同时解决技术普及难题。

NVIDIA DGX 系统能够为像大陆集团这样的创新企业提供了高成本效益且易于部署的企业级人工智能超级计算解决方案。

前Boots公司Richard Corbridge担任英国就业及退休保障部首席数字和信息官（CDIO）仅三个月的时间，但现在他已经开始在该部门进行变革了。

香港理工大学研究团队开发了突破性医学AI系统GEMeX-ThinkVG，让人工智能在分析胸片时能像医生一样详细解释诊断过程。该系统不仅能准确回答医学问题，还能标注具体的影像区域并提供完整的推理链条，解决了传统医学AI"黑盒子"问题。通过创新的强化学习训练方法，仅用八分之一数据就达到了传统方法的性能水平，为可解释医学AI开辟了新方向。

这篇论文介绍了GRE套装，一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略，GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标，在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法，为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。

近日，VMware（NYSE：VMW）与Oracle正式宣布扩大合作伙伴关系，助力客户在 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上实现VMware工作负载现代化。

HyperFiber 利用 Render 的自动化管理软件，优化施工流程、实现实时数据验证，从而加速宽带网络建设与市场拓展。

今天下午本报记者从北京海淀公安分局了解到，在公安部“净网2018”专项行动统一部署下，海淀警方经市局网安总队指导，从黑客犯罪的传播源头入手，相继破获两起通过架设黑客网站传播黑客类犯罪工具的案件，两名犯罪嫌疑人被抓获。

通过数字孪生、人工智能（AI）与预测分析技术，印地车迷可以沉浸式体验NTT印地锦标赛。

沃尔沃汽车（Volvo Cars）正在经历自身商业模式和产品的重大转型。为了应对转型，沃尔沃汽车的核心系统正在被替换和标准化，同时数字组织内的工作方法也得到了加强。

HPE昨天宣布，计划以9.25亿美元的价格收购SD-WAN厂商Silver Peak。这次交易将为Silver Peak的投资方带来可观的回报。Silver Peak位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市，此前已经从Greylock Partners和成长型股权公司TCV等支持方那里筹集了约1.76亿美元的资金。

麻省理工学院的研究人员表示，他们已经开发出了一种能够在不到一秒钟内处理磁共振图像的算法，这对于医疗行业来说将是一项至关重要的进展。

在当下5G、物联网、人工智能等新兴技术不断涌现的时代，MathWorks如何保持创新，为工程师和科学家提供更好的开发环境呢？

提升代码执行效率能够带来诸多收益。

这项研究揭示了评估大语言模型推理能力时的一个重要问题：微小的评估条件变化可能导致基准测试结果大幅波动。研究者发现，DeepSeek-R1-Distill系列等模型的评估结果极易受到种子初始化方法、数据集版本等因素影响，波动幅度甚至超过模型训练带来的性能提升。研究团队提出了一个基于透明性和稳定性原则的严格评估范式，建议使用统计学方法确定适当的测试次数，并详细披露所有评估条件，以提高评估的公平性和可靠性。

这是首个系统性探索跨视角协作智能的综合性研究，由南京大学、东京大学等顶尖机构联合完成。研究团队首次将"第一人称视角"与"第三人称视角"的协作应用进行了全面梳理，提出了三大技术方向和十三个关键任务，涵盖从智能厨房到手术机器人的八大应用场景。这项突破性工作为人工智能向人类认知迈进提供了重要的技术路径和理论基础。