“无服务器计算不仅将从根本上改变后端计算的经济性，也将成为分布式计算未来的核心，”微软首席执行官Satya Nadella在去年的微软Build大会上这样表示。

他们出生于互联网环境中，对拥抱新事物新技术充满热情，生成式人工智能的飞跃发展，也大大降低了创业的门槛。

简化合同审查流程到自动化文件发现，生成式AI已经被用于提高法律行业执行效率、降低操作成本。然而，这只是AI技术潜在影响的冰山一角。随着AI的不断推进

这项研究提出了LIFT框架，通过大规模SAC预训练、物理信息世界模型和安全微调策略，让人形机器人在半小时内学会稳定行走，并能快速适应新环境。在真实环境中只需几分钟数据就能显著改善性能，为实用化人形机器人开辟了新路径。

KAIST研究团队开发了名为MoR的智能递归深度调节系统，该系统能够根据词语复杂程度自动分配计算资源，实现了参数共享、自适应计算和智能缓存的统一。实验显示，MoR在使用更少参数的情况下仍能提升准确率1-2个百分点，处理速度提升20-100%。这项技术为AI发展提供了新的高效计算模式。

一次不务正业的尝试，让处于未来职业迷茫期的「茶叶」，看到了新的可能性，他决定听从内心的召唤。

人工智能的“性格”是如何形成的？

北京大学团队创建C3基准测试集，系统评估十款主流语音对话模型处理复杂对话的能力。研究发现即使最先进的GPT-4o音频版在英文对话中准确率仅55.68%，中文表现更差。语义歧义和省略现象是最大挑战，中文处理难度显著高于英文。该研究首次揭示了语音AI在真实对话场景中的局限性，为技术发展提供重要指引。

「 过去大家眼中阿里P7的光彩只是公司带来的光环，和身处其中的个体没什么关系。今日推荐空白女侠（id：kongbainvxia）一篇文章，34岁的阿里p7失业独白。」

5月31日2024向星力·未来数据技术峰会在上海隆重举办。

卢森堡大学和SWPS大学研究团队通过对三个先进AI模型进行超100万次查询测试，发现AI在道德内容识别方面表现优于75%的人类标注员。研究使用贝叶斯方法处理标注分歧，分析了25万多个道德判断标注。结果显示AI的假阴性率比人类低2-4倍，证明AI具备更敏锐的道德检测能力。

如果说AI产业现在有一个风向标公司，自然会是英伟达；如果看英伟达最新的动向，那无疑是每年一度的GTC大会；而如果说GTC最不能错过的环节，自然就是黄仁勋的主题演讲了。

印度理工学院团队推出EKA-EVAL评测框架，首次实现对AI大模型的全方位多语言评估。该框架整合35个评测任务，专门支持22种印度官方语言，涵盖推理、数学、工具使用等核心能力。相比现有英语中心的评测工具，EKA-EVAL填补了多语言AI评估的重要空白，为全球语言多样化地区的AI发展提供了标准化评测平台。

“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

浙江大学联合多家机构提出AEPO方法，通过多答案生成和自适应探索奖励机制，显著提升AI在图形界面中的元素识别准确性。该技术让AI能同时考虑多个候选答案并科学评估，解决了传统方法容易陷入错误自信的问题，在五个基准测试中均达到业界领先水平，为智能GUI助手的实际应用奠定了重要基础。

MBZUAI研究团队开发的SVRPBench是首个模拟真实物流环境的随机车辆路径问题基准测试平台。它通过建模时间依赖的交通拥堵、概率性延误和客户特定时间窗口，为500多个包含最多1000客户的测试实例注入真实世界的不确定性。实验结果显示，先进的强化学习算法在分布变化时性能下降超过20%，而传统方法表现更为稳健。该开源平台通过GitHub和Hugging Face发布，旨在推动更适应现实世界不确定性的路由算法研究。

2022年4月20日，在华为终端商用办公新品发布会上，华为宣布全面进军商用领域。

墨奇科技 CEO 及联合创始人邰骋、墨奇科技 CTO 及联合创始人汤林鹏，介绍了如何将指纹识别问题转化为高精度图像搜索问题，基于先进的多尺度特征表示、极少样本的自学习框架、超高性能的异构搜索系统，首次实现了无需细节特征的指纹比对系统。

高通所在的通信和AI领域，技术本身晦涩难懂，技术型公司往往难讲故事，但莫珂东本人，从2016年加入高通公司至今，可以说是这家技术巨头近十年来向消费者世界“布道”的关键人物。

作为软件生态系统的重要组成部分兼合作伙伴，JFrog与Docker正在携手优化软件生态系统。JFrog安全研究团队的工作包括通过持续监控开源软件注册表，主动识别和定位潜在的恶意软件与漏洞威胁。