人工智能和机器学习正在越来越多地承担IT服务台、网络安全和其他IT的任务，引发了人们对人工智能给工作（即使在IT行业）带来长期影响的密切关注。

想象一下，你有一张自己特别喜欢的照片，但照片中有些地方不太完美——也许背景有些单调，或者你希望将照片中的猫咪变成一只狗，又或者你想改变照片的整体风格。过去，这些编辑工作需要你具备专业的Photoshop技能，或者花费大量时间手动修改。

作为推动教育数字化转型的技术趋势——云计算、混合现实技术与智能也正是微软不断深入研究并持续带来突破性成果的领域。微软正以其世界领先的新时代技术优势与长期以来对中国教育事业的笃定支持，微风化雨般滋润着神州大地上的桃李人才。

首席人工智能官（CAIO）正在迅速成为高管层中的一个新角色，主要负责制定人工智能议程。为什么有如此多的企业正在寻找填补这一职位，这个职位需要什么，你是否拥有合适的人才来获得最新的IT领导职位？

二十年来，谷歌搜索如同一只无形之手，操弄着网络内容的潮起潮落。如今，它在文化领域的江湖地位，也首次遭到质疑。

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。

我们在年中发布了“17个服务器发展趋势”，半年后的2018年底，您可以在10分钟内阅读一年的服务器故事。

在处理球员数据、寻求成绩提升方法的过程中，无线技术为太阳队带来了强大的竞争优势。

小冰已经诞生八年，代级进入第九代，身影遍布各行各业。

想象一下，传统的AI评判系统就像是一位只会给出"好"或"不好"评分的艺术评审，而不告诉你为什么这样评价。而这项新研究开发的系统则像是一位能够清晰解释每个评分背后详细思考过程的资深艺术鉴赏家，不仅能告诉你哪个作品更好，还能一步步分析为什么这样认为。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。

想象一下，你去到一个陌生的国家，那里的人们说着你完全不懂的语言。你会感到无所适从，对吧？在机器人世界中也存在类似的问题。不同种类的机器人就像来自不同国家的人，它们有自己特定的"语言"（动作方式）和"视角"（观察环境的方式）。一个操控机械臂的系统可能完全无法理解如何控制一个移动机器人，就像一个只会说英语的人无法直接理解中文一样。

百分点基于实践探索自主研发出了OSS，可以将海量的网页内容、图片、音视频等非结构化数据，在高并发的场景下被快速、准确的存储及方便的下载。

AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。

国家发展和改革委员会城市和小城镇发展中心总经济师、副研究员顾惠芳出席大会，并做了题为《可持续发展下的中国城市治理智慧化》的演讲。

想象一下，你正在使用一个智能助手，希望它能根据你的文字描述找到相似的图片，或者通过一张图片找到相关的文本信息。这就像是你在和一个不懂你语言的人沟通，你们之间存在着一道"模态屏障"。为了让计算机理解并连接不同类型的信息（如图像和文本），研究人员需要开发能够将这些不同类型数据转化为通用"语言"的方法。

人工智能是否需要道德价值观？我们采访了神经科学家和《良知：道德直觉的起源》一书的作者Patricia Churchland。

要从各大Linux发行版当中找出最佳选项，我们需要如何考量？

如今每家公司都在向软件公司转型，在这个过程中，企业IT领导者可以通过听取那些曾经做过这件事的人（他们的厂商同行）的建议来改善数字化成果。