气候变化是当今人类面临的最紧迫威胁。而21世纪，AI是应对气候变化的强大工具之一。

相同的数字化转型，具体到一千个行业，就有一千个特有的行业难题。

牛津大学研究团队发现大型语言模型存在"深度诅咒"现象：深层网络对模型贡献微乎其微，造成计算资源浪费。研究揭示Pre-LN架构中方差指数增长是根本原因，并提出层归一化缩放（LNS）解决方案。LNS通过简单的缩放因子控制方差增长，让每层都发挥作用，在各种规模模型上都实现显著性能提升，为提高AI训练效率提供了重要突破。

今天，英特尔在北京举办以“AI 无处不在，创芯无所不及”为主题的2023 英特尔新品发布会暨 AI 技术创新派对。

这项研究提出了"多轮分解"(MinD)方法，将大型推理模型的冗长思维链重构为结构化的多轮对话形式，每轮包含一个思考单元和一个答案。通过监督微调和强化学习相结合的训练策略，MinD在MATH等基准测试上实现了高达70%的标记使用量和首个标记延迟(TTFT)降低，同时保持了竞争性能。研究表明，传统推理模型中存在大量冗余思考过程，而MinD通过"完成比完美更重要"的理念，使模型学会生成更简洁高效的推理过程。

保险企业纷纷选取适合自身资源禀赋的战略侧重点，建立由数据、技术、机制等组成的数字化支撑体系，具体表现为产品个性化、线上渠道多元化，管理扁平化，服务一站式等等，实现以客户洞察为核心的全方位数字化业务能力。

软思维是一种创新方法，让AI能在连续概念空间而非离散语言中思考。通过保留词汇表的完整概率分布而非选择单个词，这种无需训练的技术让大型语言模型能同时考虑多种推理路径。实验表明，软思维在数学和编程任务上提高了准确率（最多2.48%），同时减少了生成长度（最多22.4%）。这一研究打破了AI推理的传统限制，展示了更接近人类抽象思维的推理方式。

这项研究揭示了大型语言模型（LLMs）偏好决策的内在机制。以色列理工学院和IBM研究院的团队开发了一种自动化方法，不需人工预设即可发现和解释影响AI判断的关键概念。研究横跨八个领域（从一般问答到安全评估），分析了12种偏好机制，发现人类评判者重视权威性和清晰度，而AI评判更关注事实准确性。他们提出的层次多领域回归模型不仅能准确预测偏好，还能清晰解释判断过程，为构建更透明、更符合人类价值观的AI系统提供了新途径。

伊利诺伊大学研究团队开发出UGST框架，解决了用户模拟器在对话中频繁出现的目标错位问题。通过将用户目标分解为可跟踪的子组件并采用三阶段训练方法，使小型模型性能提升14.1%，甚至超越大型模型，为对话AI训练提供了更可靠的用户模拟解决方案。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

除了AI、汽车、手机壳外，今年的CES还有不少值得留意的新点子。

香港科技大学研究团队开发出首个开源长篇音乐生成模型YuE，能根据歌词创作5分钟完整歌曲。该系统采用双阶段架构和轨道解耦技术，在人工评估中与商业系统性能相当，支持多语言创作和风格转换，为音乐创作民主化奠定基础。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

浪潮商用机器有限公司副总经理黄家明表示，从研发的角度看，Power其实不再是一个封闭的系统，浪潮商用机器基于已有的小型机开发实践对K1 Power服务器进行了全新的设计，Power的整个生态系统正在从封闭走向开放。

目前，低收入国家有 1.43 亿人正在等待手术。美国波士顿儿童医院副院长、哈佛医学院教授 Joan LaRovere表示，有一些组织愿意提供医生和资源，但两者之间存在信息鸿沟。

再来说说国内，2020年3月，中国工信部官网公示了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，并拟于2021年1月1日开始实施，未来将成为“中国版自动驾驶分级标准”。

2022 亚马逊云科技re:Invent全球大会进入第二天，亚马逊云科技首席执行官 Adam Selipsky 发表了“如何借助云的力量，在未知领域抓住机遇并茁壮成长”的主题演讲。

打拳、走秀、送货、踢球，WRC 2025成了人形机器人的“演武场”。

打拳、走秀、送货、踢球，WRC 2025成了人形机器人的“演武场”。

作为新华三“融合平台 无界生态”战略的重要赋能项目之一，2018新华三论剑旨在从业务与人才维度全面赋能合作伙伴体系，建立并提升合作伙伴在无界生态时代的核心业务竞争力，更好地推动百行百业数字化转型进程。