经过疫情影响的两届后，CES 2023终于来临。

时间紧、任务重，欧普对此的“秘诀”是——唯有加大时间投入可以解决，没有其他办法。

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%。

如果没法以足够快的速度获取数据、以供计算引擎在特定时钟周期内完成特定数据处理操作，那再强的向量或矩阵单元浮点运算性能又有啥用？很明显，存储跟不上，算力确实会后继乏力。

微软成立新的CoreAI平台和工具团队，由前Meta高管Jay Parikh领导。该团队将开发Copilot系列AI产品技术，包括GitHub Copilot，并帮助客户构建机器学习服务和AI代理。团队整合了多个现有部门，旨在打造端到端的Copilot和AI技术栈，推动AI应用和代理的开发与运行。

这篇论文介绍了GSO（Global Software Optimization），一个用于评估大语言模型在软件性能优化任务中能力的基准测试。研究团队从真实代码库中提取了102个优化任务，涵盖10个代码库和多种编程语言。实验结果显示，即使最先进的AI编程助手在这些任务上的成功率也低于5%，表明软件优化对当前模型仍是巨大挑战。研究分析了失败模式，包括低级语言处理困难、懒惰优化策略和瓶颈定位不准确等问题，为未来研究提供了明确方向。

这项研究介绍了WebAgent-R1，一种用于训练网页智能体的端到端多回合强化学习框架。不同于传统方法，它直接通过在线交互学习，仅依靠二元任务成功奖励信号指导。实验表明，该方法显著提升了Qwen-2.5-3B和Llama-3.1-8B模型的网页任务成功率，超越了现有最先进技术。研究还揭示了行为克隆的重要性、思考型提示策略的有效性，以及通过增加交互次数来实现测试时性能扩展的新策略。

迎大势，共携手

当前已经有一些银行和互联网企业正在利用云计算、大数据与人工智能技术构建自身的互联网金融体系，并正在向传统银行业发起挑战。金融行业将如何进行应对，未来金融行业的技术发展又会出现哪些新趋势？宇信科技副总经理兼首席运营官欧阳忠诚向我们进行了揭示

“Windows 365不只是一个操作系统，而是提供了一种体验Windows 10 或 Windows 11的全新方式。”

从4万亿芯片帝国到AI革命，黄仁勋揭秘英伟达30年创新密码：‘你必须相信你所相信的‘。当计算成本10年下降10万倍，人类将面临怎样的未来？这场斯坦福对话给出了颠覆性答案。

这项由西班牙Komorebi AI公司发表的研究提出了"可配置偏好调优"（CPT）框架，解决了传统AI只能用固定风格写作的问题。通过合成数据训练，CPT让AI能根据系统指令动态调整写作风格，从正式商务到创意文学都能胜任。实验显示该方法在多个模型上都取得显著效果，为个性化AI应用开辟了新路径。

经济寒冬已经持续数年，2024年了，失业的人还多吗？

对MySQL的使用,应遵循该软件提供的使用授权许可,而解读冗长的授权协议并非易事 。今天爱可生用七个问答,带大家一起了解如何正确理解MySQL的授权协议。

这项研究关注语音中的句子强调（即说话时对特定词的重音），它能传达说话者的潜在意图。耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，尽管现代语音语言模型进步显著，它们在理解句子强调方面表现不佳。团队创建了StressTest基准测试和Stress-17k合成数据集，并开发了StresSLM模型，使强调理解能力大幅提升。研究表明，通过特定训练策略，可以让AI不仅理解"说了什么"，还能理解"怎么说的"，从而捕捉人类交流中的微妙含义。

文章指出，C语言存在严重的缓冲区溢出安全隐患，呼吁开发者转向更安全的现代编程语言。尽管转型存在技术和文化挑战，但为了提高代码质量和安全性，这一转变势在必行。文章建议企业尽快采取行动，以避免潜在的法律风险和竞争劣势。

2022年年报发布后,北汽蓝谷和北汽新能源高层与核心媒体进行了一次诚坦沟通,并表示北汽蓝谷始终锚定一个目标——极狐的商业成功。

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？

生成式AI准备税款。

耶鲁大学研究团队开发了MMVU测试系统，专门评估AI模型的专业视频理解能力。该测试包含3000道专家出题，覆盖科学、医疗、工程等27个学科。测试结果显示，最先进的o1模型准确率达80%，接近人类专家开卷考试水平，但大多数模型表现远低于人类专家，揭示了当前AI在专业领域应用中的局限性和改进方向。