经过深蓝、阿尔法狗等一系列铺垫，人工智能（AI）已经成为一门显学，甚至达到了谁都能说上两句的程度。

近日，作为网络信息安全行业的领军企业，启明星辰应邀参加本次教育部产学合作协同育人项目第五次对接会，并参加圆桌论坛与主题演讲，同参会人士就信息安全人才培养问题进行深入交流与探讨。

“地球2号”在GTC大会上正式亮相，旨在以前所未有的规模模拟天气与气候，并将其可视化，为更准确的预测和及时的预警铺平道路。

人工智能技术是编码开发的结果，而如今，程序代码又成了人工智能的造物。

前不久Nvidia举办了一场分析师简报会，Nvidia公司数据科学工程高级总监John Zedlewski介绍了Nvidia是如何实现加速计算，本文包含了对这次简报会的一些观点。

最新调查发现，26%的组织缺乏正式数据战略，39%几乎没有数据治理框架。尽管如此，AI使用仍在增加。数据领导者正从"一刀切"转向更有针对性的治理方法。调查还揭示了AI使用增加与员工数据素养不足之间的矛盾，以及对数据伦理讨论的需求。

KTH皇家理工学院研究团队通过收集6万个AI智能体运行轨迹，首次系统性地揭示了当前AI评估方法中存在的严重随机性问题。研究发现，即使在确定性设置下，同一智能体的表现仍可能波动2-6个百分点，许多声称的技术"改进"可能只是评估噪音。团队提出了基于统计功效分析的严格评估框架，为建立可靠的AI性能评估体系提供了科学指导。

由施耐德电气担任副主任委员单位的“中华环保联合会绿色供应链专业委员会”今天正式成立，施耐德电气的重要合作伙伴京东物流作为首届轮值牵头单位

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

斯坦福大学和英伟达研究院联合开发的"矫正点流"为点云姿态估计提供了全新解决方案，将成对配准和多部件组装统一为条件生成问题。该方法学习连续点流场，将点从随机噪声引导至目标位置，并通过自监督重叠预测增强几何理解。实验证明，矫正点流在六个基准测试中均超越现有技术，特别是在处理部件对称性和互换性方面表现出色。联合训练策略使单一模型能从不同数据集中学习共享几何先验，大幅提升性能。

本文详细介绍了如何通过 ChatGPT 等 AI 工具构建并优化个人简历，包括资料整合、格式调整和改进建议，帮助求职者在激烈竞争中突出优势。

人工智能技术正以惊人速度发展。我们即将进入通用人工智能 (AGI) 时代,超级人工智能 (ASI) 也指日可待。AGI 不会突然出现,而是逐步演进。2025年,AGI 的雏形已经显现,并将在这一年中不断增强。这一转变如此深远,以至于一些专家认为它将定义人类进步的轨迹。AGI 挑战了我们对人性的理解,如何将其融入生活将塑造我们的文化、价值观和身份认同。

虽然2022年的一些不确定性会持续到2023年，我们仍然需要保持乐观情绪，大胆拥抱数字化，将先进技术集成到现有流程，在协同合作、数据采集和分析、决策洞察等方面获得创新能力，在不确定性中寻求确定，在变局中开创新局。

近日，国际知名第三方测评认证机构——赛可达实验室发布了2017年度全球PC中文版杀毒软件横评报告。实验室搭建并模拟了中国用户真实的计算机使用环境，测试样机安装了超过15款中国用户常用的软件。

根据IDC的数据，到2025年，全球产生的数据总量将达到180ZB，其中中国市场就占据了41ZB。

Yellow.ai研究团队开发了革命性的多模态文档分块技术，让AI系统能像人类一样"看"PDF文档，而非仅仅"读"文字。该方法采用批量视觉处理和上下文保持机制，解决了传统固定长度分块导致的表格分割、内容破碎等问题。在RAG系统测试中，准确率从78%提升至89%，显著改善了文档理解质量。

2020年6月10日，微软宣布云时代的低代码商业应用开发平台、由世纪互联运营的Power Platform已经正式在中国市场商用。

Zoom 宣布推出重大平台升级，引入智能 AI 代理和新技能。这些 AI 功能将覆盖会议、电话、聊天、文档和客服等多个产品，可执行复杂任务并协调工作流程。新增的智能代理能力将 AI Companion 从个人助手提升为真正的智能代理，大幅提高工作效率和协作水平。升级还包括自定义功能和针对特定行业的解决方案。

在谈到技术人才招聘时，很多朋友脑海中一定会响起Johnny Lee《寻找爱》的旋律。

这项研究提出了JQL（发音为"Jackal"），一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题：先由人类评估内容教育价值创建基准数据，然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力，接着将这些能力提炼到轻量级评估器中，最后应用于大规模数据筛选。实验表明，JQL在35种语言上显著优于现有方法，甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文，为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。