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。

“我们一定要看5G的设计目标和指标，才能够理解为什么一定要做毫米波。”

6月20日晚,《数字化的力量》重磅发布,神州数码创始人、《数字化的力量》作者郭为在发布会上进行了精彩演讲,回溯数字文明的前世今生,洞见数字未来价值密码,阐释企业数字化转型的路径。

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。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

对于雄心勃勃的企业而言，人工智能的时代已然到来，而且将不可逆转地改变未来几十年间企业的运营方式。

CIO对公司发生的一切都有独到的见解，有些人正在利用这种洞察力来扮演更具战略意义的角色。

PIB是Printable Intelligent Bot(可打印智能机器人)的首字母缩写，它不仅让使用者可以在家里用3D打印机打印零件，而且还是一个开源项目，这意味着世界上任何地方的任何人都可以研究PIB是如何制造出来的，提出建议，甚至对它进行修改。

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。

谷歌DeepMind团队开发出名为RoboBallet的AI系统，能让制造业机器人自主规划作业流程。该系统通过图神经网络技术，同时解决任务分配、调度安排和运动规划三大难题，将复杂的机器人协调问题转化为图形数据处理。在测试中，RoboBallet能在几秒内为8台机器人规划出高效的作业轨迹，执行效果接近人工工程师水平但速度更快，有望大幅提升工厂自动化编程效率。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

医疗信息管理平台Predoc宣布获得3000万美元新融资，用于扩大运营规模并在肿瘤科、研究网络和虚拟医疗提供商中推广应用。该公司成立于2022年，利用人工智能技术提供端到端平台服务，自动化病历检索并整合为可操作的临床洞察。平台可实现病历检索速度提升75%，临床审查时间减少70%，旨在增强而非替代临床判断。

Aduna的使命是通过整合和提供全球网络API，实现跨网络和跨地域的无缝应用程序功能。Aduna通过这种方式为开发者创建便捷的高级网络功能解决方案铺平了道路。

加州大学圣地亚哥分校研究团队创建了首个"野生"乐谱理解AI测试平台WildScore，通过807个来自Reddit音乐社区的真实问题，系统评估了多模态AI模型的乐谱解读能力。测试结果显示，即使最先进的GPT-4.1模型准确率也仅为68%，在节拍识别等方面表现尤其困难。研究揭示了AI在专业符号系统理解方面的局限性。

文章探讨了人工智能如何瓦解知识工作者的传统职业与身份，促使他们重新定义自我、发掘机器难以替代的人文优势。

当前，汽车产业正面临空前的变革，电动化已成定局，智能化将是大势所趋。目前，各国禁售传统燃油车的时间表已经陆续发布。2017年，中国市场新能源汽车销量占比由2011年的0.03%上升至2.69%，成为全球最大的新能源汽车市场。

12月27日，2018年的岁末，紫光云技术有限公司（以下简称紫光云）在天津市滨海新区举办了主题为“智启云上未来”的IMPACT2018紫光云峰会。政府领导、信息化专家、企业代表、产业专家等近千人汇聚津门，共同见证了紫光云从3月正式成立以来的高速成长。

作为最早与华为合作的总经销商之一，深圳市金华威数码科技有限公司（简称“金华威”）一直致力于为客户提供更好的ICT产品、解决方案和服务，携手华为打造繁荣生态贡献自己的力量。

随着容器及应用数量的增加，其管理复杂性也在随之增长。正是看到容器技术的发展前景和目前的困境，IBM推出了容器化的解决方案 Cloud Paks。

上海交通大学邓志杰教授团队开发出革命性的D2F技术，成功让AI文本生成速度比传统模型快2.5倍。该技术通过巧妙的分块并行处理和预测机制，在大幅提升速度的同时保持文本质量不变，打破了AI领域长期存在的"速度与质量不可兼得"难题，为未来AI应用带来重大突破。