“小i之父”袁辉的20年创业史告诉我们，AI最终是为人民服务。

这项研究提出了STRUCTEVAL，一个全面评估大语言模型生成结构化输出能力的基准测试。研究涵盖18种格式和44种任务类型，分为不可渲染(JSON、YAML)和可渲染(HTML、React)两大类。评测揭示即使最先进模型如GPT-4o也仅达到76.02%平均分，开源模型落后约10个百分点。研究发现，生成任务比转换任务更具挑战性，可视内容生成比纯文本结构更难掌握。某些任务(如Text→Markdown)已被很好解决，而另一些(如Text→Mermaid)仍然困难。这一基准为未来语言模型在处理结构化数据方面的进步提供了重要指导。

这篇研究介绍了Oracle AI团队开发的一种针对企业系统的域特定检索硬负样本挖掘框架。该方法通过整合多种嵌入模型、降维处理和独特的语义选择标准，动态识别具有挑战性但上下文无关的文档作为训练样本，显著提升了重排序模型的性能。在云服务领域的测试中，该方法在MRR@3和MRR@10指标上分别提升了15%和19%，并在多个公开领域数据集上展示了广泛适用性，为企业搜索和检索增强生成应用提供了实用解决方案。

1988年上海电视台和杭州电视台联合出品的《济公》续集里，有这么一个故事：为破案，济公收了县令做三天徒弟，路上遇到一家人办丧事，济公进去哭丧，情真意切、声泪俱下，引得主人感动异常，当即施舍了一桌菜肴。

这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题，提出了LEAF方法（Levenshtein高效对抗性微调）来增强文本编码器的稳健性。实验表明，LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能，在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时，LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量；在多模态检索任务中，它平均提高了10个百分点的召回率。此外，LEAF还增强了模型的可解释性，使文本嵌入的反演更加准确。

“阿里在我眼里是一个优点和缺点都非常突出的一家公司。

今天，华为云推出新产品华为云Stack，是华为云针对政企客户战略投入的重磅产品，华为云Stack是位于政企客户本地数据中心的云基础设施，这个设施能够为政企客户提供在云上和本地部署体验一致的云服务。

BIP有点像一个后缀，类似21世纪伊始出现的.com。

DTS三十而立。

实体企业得益于积累多年的行业经验和数据，正在逐步成为创新道路上的领跑者。在第二届世界智能大会上，海尔集团首席执行官张瑞敏、TCL集团董事长/CEO李东生、GE中国研发中心董事长戴鹰、富士康董事长郭台铭作为实体企业的“代言人”发表了精彩演讲。

在此背景下，各行业的数字化转型过程中，上云、拥抱开源是必经之路。另外，陈总也介绍网易轻舟微服务解决方案的构思以及相关案例，让用户更加全面的了解网易云近些年的成果。

70%的美国民众表示不信任无人驾驶汽车，但72%的中国民众表示信任。即使未来的汽车能够自主驾驶，仍有88%的美国消费者希望拥有自己的私家车，而非使用“无人驾驶”工具（持同样观点的德国消费者占比为82%，法国为76%）。

操作系统有我们看不见的一面，是对计算系统底层资源的管理。但是对于大多数用户而言，操作系统看得见的另一面，则更为重要，它就是——人机交互方式。

腾讯主攻政务市场数字化的WeCity项目，先后拿下广东省政府10亿大单、长沙政府市5.2亿和成都市政府8.7亿大单，如果没有微信这个超级入口，以及庞大的技术支撑，是根本不可能的。这背后体现的当然是一家公司C to B的综合能力。

Oracle研究团队开发了FS-DAG，这是一种用于视觉丰富文档理解的少样本领域适应图网络模型。与传统大型模型不同，FS-DAG仅需5份示例文档即可适应新文档类型，参数量不到90M，却在信息提取任务中表现卓越。模型采用模块化架构，结合预训练的文本和视觉特征提取器与图神经网络，展现出对OCR错误的极强鲁棒性（性能下降不到1%）。实验表明，FS-DAG在多种文档类型上优于LayoutLMv2等大型模型，同时具有更短的训练和推理时间。目前已被50多家企业采用，每月处理超过100万次API调用，证明了其在实际业务场景中的价值。

Fuchsia OS不仅针对手机、平板电脑或者PC，同时也将面向更多外观尺寸各不相同的计算设备，谷歌也没有完全否认Fuchsia彻底取代Android系统的可能性。

Agoda拥有庞大的技术规模，包括配置有50万个CPU核心，用于处理每天约2万亿条Kafka消息，其具备的规模和专业知识，可以比许多同行以更低的成本高效地进行IT运营。

答者为Pure Storage旗下PortWorx云原生业务部门副总裁兼总经理Murli Thirumale。而这篇问答的核心，在于解读组织机构为什么不仅需要存储策略、更需要制定数据策略。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。

6月25日-26日，华为云携手蓝鲨消费共同举办的“华为云联创营·新消费CEO卓越班”在深圳坂田基地成功举办。