联想集团于2月10日在北京首都体育馆举办了“联想2018春节联欢会”，这是联想员工两年一度的大聚会。现场除有歌舞助兴，联想集团董事长兼CEO杨元庆还为全体员工朗读起“光是闪耀于前，得万人之景仰；阴是默默在后，厉兵秣马积蓄力量”等诗句...

波士顿大学研究团队通过先进脑成像技术首次揭示了技能从需要意识控制转变为自动化执行的完整神经过程。研究发现大脑存在两个关键网络：认知控制网络负责新技能学习，程序性学习网络负责自动化执行。随着练习增加，控制权从前者转向后者，释放认知资源处理新挑战。研究还发现了三种不同的个体学习类型，为个性化教育和康复治疗提供科学依据，并为人工智能发展提供生物学启发。

中科院深圳先进技术研究院团队首次全面梳理了大型语言模型评测领域，分析了283个代表性基准，将其归纳为通用能力、领域专业和特定目标三大类别。研究揭示了现有评测体系面临的数据污染、文化偏见和静态评测等关键挑战，为构建更科学公正的AI评测框架提供了重要指导，推动人工智能技术向更安全可靠的方向发展。

10月11日，2021沈阳“数字和平”投资说明会（深圳站）暨第二届华为VR开发应用大赛深圳宣讲会在深圳市中洲圣廷苑酒店成功举办。

与此前的积极预期相符，AMD再次上调了旗下Instinct MI300系列GPU产品的销售预期。同时随着其“Antares”系列计算引擎在第二季度的收入突破10亿美元，该公司预计2024年全年此类设备的销售总额将一举超过45亿美元。

亚马逊和圣母大学研究团队提出动态奖励权重调整方法，解决了大语言模型多目标训练中的固定权重局限性。该方法包括超体积引导和梯度优化两种策略，能根据不同目标的学习进度自动调整训练重点。在数学推理任务测试中，新方法在准确性、简洁性和清晰度三个指标上全面超越传统方法，同时提升了训练效率。这为AI训练从静态策略向自适应优化的转变提供了重要突破。

在这个数字为王的时代，人们习惯以量化的指标来评价事物好坏，而且默认逻辑是，数据指标越好，对应事物的质量就越高，可这种许多人坚守的信念，很容易就把你拉进陷阱。

薪资一直是职场打工人的敏感话题，既和切身利益挂钩，也是人们找寻社会定位的一个参考。

本文介绍如何通过 USB 启动 DOS，打造一台独立无干扰的写作系统，详细讲述了技术步骤以及使用经典 DOS 软件的优缺点。

或许，他已经完成了在微软的目标；或许，他正在思考如何用独立的视角和方式，成就产业，成就下一代计算机科学；或许，有没有可能，是成就中国的科研？中国的微软大使会成为谁的中国先生？一切未知，但一切值得被期待。

因为即将到来的5G，我们身边的终端能够承载更为庞大的计算力了。

为何黄老板如此痴迷皮夹克？这个问题几乎是每一个参加超过3场NVIDIA发布会的媒体人们共同的疑问，通过多年的讨论以及询问（问NVIDIA员工），统一的答案是：这就是黄老板的style。

以Transformer为核心的自回归注意力类程序始终难以跨过规模化这道难关。为此，DeepMind/谷歌最近建立新项目，提出一种帮助这类程序有效瘦身的好办法。Perceiver AR架构回避了一大严重占用资源的任务，将输入与输出的组合性质计算至潜在空间。

这项由中国人民大学与斯坦福大学、微软公司合作的研究，开发出名为MoCa的革命性多模态AI技术。该技术通过双向注意力机制和联合重建训练，让AI能够像人类一样同时理解图片和文字，并建立深层语义关联。在大规模测试中，MoCa显著超越现有技术，30亿参数模型就能匹敌传统70亿参数模型，展现出强大的实用潜力和应用前景。

这项来自KU Leuven、中科大和上海Memory Tensor公司的研究探索了如何利用拼图游戏训练多模态大型语言模型的视觉推理能力。研究发现，现有模型在未经训练时表现近似随机猜测，但通过强化学习能达到近乎完美的准确率并泛化到更复杂的拼图配置。有趣的是，模型能否有效学习与是否包含明确推理过程无关，且复杂推理模式是预先存在而非突然出现的。此外，研究证明强化学习在泛化能力上优于监督微调，挑战了传统的模型训练范式。这些发现不仅揭示了AI视觉理解的机制，还为未来多模态模型研发提供了重要参考。

在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际，亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能，丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 （AI/ML）工具集。

英国杜伦大学等研究团队首次系统性证明，人工智能可通过键盘敲击声音以99%准确率破解用户输入内容。该研究揭示了声学侧信道攻击的现实威胁，攻击者可利用智能手机、会议软件等常见设备实施远程窃听，传统安全防护对此几乎无效。研究提出了包括环境噪音掩盖、虚拟键盘使用、设备权限管理等多层防护策略，为数字时代的隐私保护提供了重要警示和解决方案。

为了让客户得以轻松开发更多芯片，英特尔正计划将x86、Arm及RISC-V等多种架构核心纳入单一处理器并实现协同工作。

南洋理工大学研究团队开发了名为Puppeteer的自动化系统，可将静态3D模型转换为完整的动画资产。该系统包含自动骨骼生成、智能皮肤绑定和视频引导动画制作三大核心功能，基于5.94万个高质量样本的大规模数据集训练。相比传统需要数周的手工制作，Puppeteer可在约30分钟内完成整个流程，在多项指标上显著超越现有方法，为3D内容创作的智能化转型提供了重要技术突破。

北航团队推出VoxHammer技术，实现3D模型的精确局部编辑，如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作，通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度，在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集，为3D编辑领域建立新标准，展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。