人生的道路虽然漫长，但紧要处就那么几步，特别是在年轻的时候。

新加坡研究团队深入探讨了0.5B参数小型推理语言模型的能力边界和优化策略。研究发现强化学习是提升小模型推理能力最有效的方法，而传统的监督微调和知识蒸馏效果有限。经过优化的小模型在数学推理任务上表现显著提升，为AI技术普及化提供了新路径。

爱丁堡大学研究团队发现现有视觉语言模型难以准确预测现实世界变化，创新性地提出"师傅带徒弟"训练策略。通过让擅长反向推理的动态模型指导世界模型学习，在多个真实场景测试中超越专业图像编辑模型15%。该方法包括合成数据生成和推理时验证两种策略，为人工智能理解物理世界变化提供新思路。

中科大团队发布CRITICTOOL基准，首次系统评估大型语言模型工具调用自我批判能力。研究发现当前AI模型包括GPT-4o在内，遇到工具使用错误时恢复能力有限，最高仅达70%水平。该基准通过内部错误和外部环境错误两大类五种模式，结合数据进化策略，为AI工具使用可靠性评估提供重要参考。

作为一家颇具传奇色彩的计算业务供应商，HPE刚刚实现了有史以来最高的单季度营业利润率：2022财年第四季度，其利润率达到14.7%，远高于2021年同季度的9.4%；即使纵观整个公司发展史，第四季度的利润也多在11%到13%之间。

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰根据IDC数据分享了最新的存储发展趋势。为用户和企业发展和利用存储提供一个重要的参考。

AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？

“我们现在以服务模式在运行的云有20多朵，明年的目标是50朵，后年的目标是100朵。”

近期发布的2019年OSSRA报告审查了1200多个商业代码库的数据结果，这些代码库用于希望评估其开源许可证合规性和安全风险的企业和组织。

这篇研究揭示了检索增强生成(RAG)系统中的"干扰效应"问题：当检索到的段落虽与查询相关但不包含正确答案时，会误导语言模型生成错误回答。研究团队提出了量化段落干扰效应的方法，并发现这种效应在不同模型间具有高相关性。他们开发了多种获取干扰段落的方法，包括标准检索、答案偏斜检索和基于生成的方法。实验表明，利用这些干扰段落进行微调可显著提高模型抵抗干扰的能力，在多个测试集上准确率提升高达7.5%。

戴尔科技集团全球首席技术官John Roese分享2024年及未来影响科技行业的新兴趋势。

云端边缘基础设施和内容分发网络提供商Fastly公布2025财年第四季度业绩大幅超出预期后，盘后交易中股价暴涨超30%。公司第四季度调整后每股收益12美分，营收1.726亿美元，同比增长23%，均超分析师预期。全年营收6.24亿美元，增长15%。Fastly拥有628家企业客户，12个月净留存率达110%。公司上调2026年全年业绩预期，预计营收7-7.2亿美元，调整后每股收益23-29美分，远超分析师预期。

在第二天的活动上，天云融创数据科技（北京）有限公司首席执行官雷涛发表了题为《DT时代中的人工智能》的主题演讲。

为CCTV6电影频道AI影像人才优选计划制作AI短片《玉覆荆楚》，结合游戏元素与荆州博物馆文物，讲述游戏、文物、坚守、传承的故事。制作过程中，团队经历了剧本创作、分镜设计、AI生成图像、图像转视频、剪辑和音效制作等环节，克服了多种困难。虽然作品有提升空间，但团队对结果感到满意，并对未来AI影像制作充满信心。

复旦大学研究团队通过对五个大型语言模型的深入分析，发现了AI训练中的一个反常现象：增加训练数据量不仅没有提升模型性能，反而导致最高14%的性能下降。研究揭示，精细调优过程中高达90%的参数更新对知识提升无效甚至有害，通过恢复这些无用参数可显著改善模型表现。这一发现挑战了"数据越多越好"的传统观念，为开发更高效的AI训练方法提供了新思路。

整个宇宙就是个神经网络，所有人类则是其中的节点？一脸震惊！

“您好先生，咱的企业名称和纳税人识别号码是什么？”即便到现在消费者“开发票”也不是一件容易的事情。出差、宴请、洽谈、消费，每每收银台的驻足，各种查找、背诵企业报销信息时，都是一种尴尬的体验。

戴尔科技集团首席执行官Michael Dell和戴尔科技集团旗下Pivotal公司首席执行官Rob Mee接受《财富》杂志资深撰稿人Michal Lev-Ram视频采访，谈论过去30年的技术演变史，以及未来30年的发展前景。

凶猛的疫情面前，前有大数据分析，后有AI红外检测纷纷加入战场，而新兴技术——区块链又能做什么？千万别小瞧了这项技术，虽不能在前线杀“菌”，但区块链却能在后方充当“最佳后勤”——从物资管理到病患数据上链，有区块链技术助力。

“雪亮工程”是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的群众性治安防控工程。