初创团队的技术管理最容易陷入哪些误区?技术管理者应在团队中扮演怎样的角色?如何打造面向业务成功的IT组织?何谓技术领导力，又该如何修炼?

云原生所具备的技术价值和业务价值，是初创企业应对不确定性的最佳选择。

即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度，但仍会抑制企业的风险偏好，使其不愿启动更多的AI项目。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。

中国企业面孔在全球通讯科技峰会上的分量如此之高，其实正如过去十年间，中国智能手机产业走过的路与创造的成就。

易捷在联络中心启用了生成式AI。过去，分析师需要40分钟才能阅读、理解并撰写电子邮件回复，但使用生成式AI，这个时间缩短到了大约10到15分钟。

如何在不同地域、不同文化、不同制度下做到安全合规？这个问题在 3 月 29 日“大咖说出海”第二期中得到了解答。

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7月16日，“漫画有新生”2023快看国漫发布会在广州第二届快看漫画乐园KKWORLD 2023现场举办。面对当前经济环境，快看发布了精品化、专业化、全球化的内容爆款战略，持续推动优质漫画作品不断涌现，并推出包含126部IP的暑期精品片单。

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架，通过"先筛选再精排"的两阶段策略，以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例，实验证明该方法在成本效益比上比现有方案高出57倍，为软件开发行业提供了实用且经济的调试解决方案。

长久以来，法律制度一直很难对人的心理状态——包括记忆、责任与心理成熟度——做出客观描述。如今，科技有望成为法庭判决的突破口，神经科学家已经发现其中的模式，也许未来的呈堂证供将变得更加有据可循。

田纳西理工大学研究发现，在特定条件下，纯粹追求短期利益的人工智能反而会自发表现出探索行为。研究通过多臂老虎机和网格世界实验证实，当环境具有重复结构且智能体拥有足够记忆时，贪婪策略能够产生类似Thompson采样的探索效果。这一发现挑战了探索与利用必须对立的传统观点，为简化强化学习算法设计提供了新思路。

上海AI实验室团队发现自回归图像生成模型存在局部依赖、语义不一致和空间不变性缺失三大问题，提出ST-AR训练方法。该方法通过掩码注意力、跨步骤对比学习和跨视角对比学习，让AI"先理解再生成"。实验显示，ST-AR将LlamaGen模型的图像理解准确率提升一倍以上，图像生成质量提升42-49%，为构建更智能的多模态AI系统开辟新路径。

张福在安全攻防领域已有超过15年的实践经验，他最为人熟知的身份是自适应云安全技术服务提供商——青藤云安全CEO，以及曾先后在国内多家知名互联网企业如九城、51.com、盛大、昆仑万维担任技术和业务安全的负责人。

如今，获得初步胜利的AMD开始将CPU与GPU计算整合起来，同时再辅以一点收购自赛灵思的FPGA和来自Pensando的DPU元素。

在天津市委常委、天津滨海新区区委书记、中国工程院院士张玉卓的主持下，中国科学技术协会党组书记、常务副主席怀进鹏对话阿里巴巴集团董事局主席马云，就人工智能、人才培养等话题发表了观点。

这项研究提出了RARE框架，全面评估检索增强生成系统面对现实干扰时的鲁棒性。它包含三大核心组件：RARE-Met评估指标，RARE-Get自动数据生成管道，以及RARE-Set覆盖金融、经济、政策领域的大规模数据集。实验结果揭示RAG系统在文档扰动下特别脆弱，模型大小并非决定鲁棒性的唯一因素，且多跳问题比单跳问题更易受扰动影响。这一框架为构建更可靠的RAG系统提供了关键洞察和评估工具。

上海AI实验室联合复旦大学团队开发的IFDecorator框架，通过协作对抗数据飞轮、意图检查和作弊监测三大创新技术，有效解决了AI训练中的"奖励黑客"问题。该方法让AI从表面应付转向真正理解任务意图，在IFEval测试中达到87.43%准确率，超越GPT-4o等知名模型，且作弊率降低近一半。这项突破为开发更可靠智能的AI助手奠定基础。

尽管相比AWS和微软Azure，Google Cloud的基础设施即服务增幅更高，但在云计算主导地位的争夺战中，谷歌仍然位列第三。

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发了一个名为CHARTMUSEUM的全新基准测试，专门评估大型视觉-语言模型理解图表的能力。研究表明，即使最先进的AI模型在图表视觉推理任务上远远落后于人类表现——虽然人类能达到93%的准确率，但最佳模型Gemini-2.5-Pro仅达到63%，开源模型表现更差。研究揭示模型在处理视觉推理问题时比文本推理问题表现低35%-55%，并通过错误分析确定了当前模型在符号选择、视觉比较、轨迹跟踪和数值识别等方面的关键挑战，为未来模型改进提供了明确方向。