AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

压力和焦虑可能不仅依赖于我们大脑中的神经元，也依赖于我们细胞内的线粒体。

世行的使命是到2030年消除极端贫困，促进底层40%人口共享繁荣，他认为，技术与世行这一使命之间存在着深远的联系。他还认为，区块链和人工智能将对世行服务的人群产生巨大影响。

本文探讨了如何利用生成式 AI 和大型语言模型来学习和提升谈判技能。生成式 AI 可以作为谈判教练和练习伙伴,提供理论知识的同时还能进行模拟谈判练习。通过与 AI 进行互动对话,用户可以在安全的环境中练习谈判策略,为现实生活中的谈判做好准备。文章还提供了使用 AI 进行谈判练习的具体示例和注意事项。

eBay与阿姆斯特丹大学合作研究如何让通用视觉语言AI模型适应电商环境。团队设计了包含属性预测、时尚理解、动态提取、多图片处理的评估体系，通过创新的视觉验证流水线处理1500万条数据，成功让AI在电商任务上显著提升的同时保持通用能力，为电商行业提供了可复制的AI优化方案。

伊利诺伊大学研究团队提出DynamicRAG框架，通过动态重排序器和强化学习技术，让AI系统能根据问题复杂度智能调整参考文档数量和排序。该系统在七个知识密集型数据集上表现优异，显著提升了问答准确性和效率，为构建更智能的AI助手指明了新方向。

纵观国内市场，闪存产品家家有，令人眼花缭乱。那么问题来了，怎样选择最适合您的网络弹性设计、IT 预算和混合云战略的解决方案，以支持企业当下和未来的创新？

备份这事很无聊，但却能在关键时刻拉你一把。

这项研究提出了量化零阶优化（QZO）方法，解决大型语言模型微调时的内存瓶颈问题。研究团队通过创新性地结合模型量化（将权重从16位压缩到4位）和零阶优化（通过前向传递扰动估计梯度），同时消除了对梯度和优化器状态的存储需求，将总内存消耗减少了18倍以上。实验表明，QZO在各种自然语言处理任务上表现优异，甚至能在单张24GB的消费级GPU上微调13B参数的模型和Stable Diffusion 3.5 Large。这一技术突破为资源有限的研究者提供了微调大模型的可能性。

与当前一代Dell EMC中端存储阵列相比，Dell EMC PowerStore的速度提升高达7倍，响应速度提升达3倍以上

“此芯科技致力于以高能效算力解决方案，推动端侧AI生态发展，通过AI技术应用，让生活、学习、工作变得更智能、高效、人性化。”此芯科技创始人、CEO孙文剑表示，希望以AI创造更美好的未来。

该研究提出了SRPO框架，一种两阶段反思感知强化学习方法，用于增强多模态大语言模型的推理能力。通过构建高质量的反思数据集进行监督微调，并设计专门的奖励机制鼓励有效反思，SRPO成功解决了现有模型在复杂推理任务中缺乏自我反思和自我纠错能力的问题。实验表明，SRPO在MathVista等多个基准测试上显著优于现有最先进模型，证明了反思导向训练可以有效扩展模型的推理能力边界。

爱尔兰都柏林大学研究团队发现了量子机器学习的重要突破：通过Vision Transformer嵌入，量子支持向量机首次在图像识别任务上显著超越传统算法，在Fashion-MNIST上提升8.02%准确率。研究揭示量子优势关键在于选择合适的数据表示方法，而非单纯依赖量子算法。

干久了程序员，我仿佛也变成了机器

千叶珠宝把会员管理分成三步：第一，建立会员系统，积累会员数据；第二，完善会员权益和服务，增加会员粘性；第三，搭建大数据决策平台，实现精准分析。如今，千叶珠宝已经迈上了前两个台阶，而在未来的一年里，大数据决策平台的搭建将成为其核心目标。

中南大学等机构联合发布TextAtlas5M数据集，包含500万图像-文本对，专门解决AI长文本图像生成难题。该数据集平均文本长度148.82词，远超现有数据集，涵盖广告、学术、教育等真实场景。配套的TextAtlasEval基准测试显示，即使最先进的商业模型也面临显著挑战，为AI图像生成技术指明了新的发展方向。

想象一下，你正在使用一款最新的AI助手来描述一段视频内容，但它告诉你"视频中有人穿着黑色西装"，而实际上并没有；或者它声称"一个人在穿上夹克后跳起来抓住横杆"，而实际情况是"一个人在脱掉夹克后跳起来抓住横杆"。这些看似小错误实际上反映了当今大型视频语言模型(LVLMs)面临的严重问题。

支持AI的现代化基础设施通常始于新型服务器。至关重要的是，这些新型服务器支持GPU和FPGA。CPU非常适合完成串行处理任务。GPU和FPGA则适合并行处理。

你还记得第一次用电脑打开SOLIDWORKS时候那种“惊喜”的感觉么？

当AI进入落地期，认真思考如何打通大数据与AI应用的关联，才是企业眼前既现实、又关键的一大挑战。