是什么让移动游戏出现了这样的魅力？

台湾大学研究团队通过大规模人类听觉测试，首次系统评估了五个主流AI语音系统对自然语言指令的理解准确度。研究发现GPT-4o-mini-TTS在程度副词和情感强度控制方面表现最佳，但所有系统在年龄模仿和重音控制上都存在明显不足，普遍倾向于生成成年人声音，揭示了当前AI语音技术在精细控制方面的局限性。

除了算法，数据外，异构计算将会为AI应用带来更强大的支持。异构计算，特别是加速器的发展和创新，将会为业界、最终用户和创业公司带来更无限的商机。

一次创业，十年青春，他损失千万黯然离场。人性膨胀，兄弟反目，辛苦建造的行业品牌也轰然倒塌。上半场有多热血，下半场就有多残酷。东野圭吾说：世上有两种东西不可直视，一是太阳，二是人心......

本文中，英特尔院士Aditya Navale将分享图形处理器从实现更好的像素绘制到解决人类复杂计算挑战的演进历程。

腾讯AI团队提出连续视觉自回归生成框架，通过严格适当评分规则实现无需向量量化的直接图像生成。该方法基于能量分数训练，避免了传统离散化过程中的信息损失，在ImageNet数据集上取得竞争性结果，推理速度比扩散方法快近10倍。

制造业转型已是必修课。

美国新思科技公司发布其最新版本的软件安全构建成熟度模型——BSIMM9。该模型旨在帮助企业规划、执行并评估其软件安全计划（SSIs）。

OpenAI创始人Sam Altman预测，到2025年AGI（通用人工智能）将实现，AI将加入劳动力大军，彻底改变企业运作方式。然而，这一大胆预测引发争议。虽然AGI短期内难以实现，但AI确实将以各种形式融入工作场景。微软、Salesforce等巨头凭借数据和用户优势占据有利地位，OpenAI则专注于提升AI推理能力。未来企业需要重视员工AI培训，以适应这场科技变革。

随着AI和生成式AI的快速普及，组织在数据处理和应用架构方面面临新挑战。传统集中式架构难以满足现代AI应用的性能需求，推动AI能力向数据生成和决策制定的边缘位置转移。边缘AI部署面临带宽限制、GPU资源需求和运营复杂性等挑战。F5应用交付和安全平台等解决方案通过统一控制和可视化管理，为分布式AI环境提供一致的安全策略和流量管理能力。

东南大学研究团队开发的LayerCake方法通过分析大语言模型内部的"分层蛋糕"结构，发现不同层次处理不同类型信息的规律，创新性地采用对比解码技术来减少AI生成错误信息的问题。该方法在多个测试中显著提升了模型的事实准确性，为AI安全应用提供了重要技术支撑。

思科加强与微软的合作伙伴关系，让客户可以选择在世界一流的思科协作设备上运行Microsoft Teams。

这项由加州大学伯克利分校研究团队开发的REOrder框架，通过重新排列图像块的处理顺序，显著提升了视觉模型性能。研究发现，传统的行主序排列并非最优选择，而通过信息论先验和强化学习寻找最佳排序，可在不修改模型架构的情况下，使ImageNet-1K分类准确率提升3.01%，卫星图像分类提升13.35%。这一发现挑战了传统认知，为视觉模型优化提供了一个全新且易于实施的方向。

Instacart 推出的 Fizz 应用专为 21+ 用户设计，实现聚会共享购物车、分摊账单，让订购饮品、零食更便捷，吸引年轻用户，配送费统一收费 5 美元。

营销人员如何转换信息并使数据更有意义和用处呢？

如果说无人驾驶原本是仅存于科幻电影中的元素，那么Amazon DeepRacer则成功地将其投射进了现实世界。

你如何度过转型计划的前30天，这将极大地影响计划的长期效果。

TigerGraph宣布，将在4月21-22日在线举办“2021 Graph + AI全球峰会”。该峰会是目前为止图分析领域首个且唯一的公开专业峰会，致力于通过图算法加速实现数据分析、人工智能和机器学习的大众化。

尽管全球经济放缓，中国企业出海依然呈现逆流而上的趋势。根据中国商务部发布的数据，2019年中国企业的海外投资额为1433亿美元，同比增长9.2%。其中，非金融类企业海外投资额为1047亿美元，同比增长3.8%；金融类企业海外投资额为386亿美元，同比增长35.1%。

多伦多大学团队开发出μ?Tokenizer智能医学系统，能够自动分析CT扫描并生成精准诊断报告。该系统采用创新的多尺度多模态处理技术，在保持高准确性的同时显著提升诊断效率。尽管参数量仅为同类系统的14%，但在多项医学评估指标上都显著超越现有技术，为缓解医疗资源紧张、提升诊断质量提供了重要技术支撑。