如今医疗行业积极拥抱数字化技术，而AI和边缘设备正好符合医疗机构的业务需求。Clara Holoscan MGX的推出显然会加速医疗行业的数字化与智慧化水平。

Meta联合牛津大学等机构开发了AIRS-Bench，这是首个全面评估AI独立科研能力的基准测试系统。该系统包含20个真实科研任务，测试AI能否像人类科学家一样完成从问题理解到实验设计再到结果分析的完整研究流程。结果显示，顶尖AI在4个任务上超越了人类专家，但大多数任务仍未达到人类水平，揭示了AI科研助手的巨大潜力与现实挑战。

网络安全是一场持续不断的军备竞赛。由于不断发展，今天企业能够解决的问题，也许到明天就过时了。遗憾的是，很多媒体把关注焦点都放在了网络安全的各种故障上，而不是技术创新上。

也许你看过这样的视频：一个水上机器人在海洋或河流中吞噬大量漂浮的垃圾。

这项由土耳其研究者完成的研究通过创新的训练方法，成功让大语言模型的对话变得更加自然和富有人情味。研究团队使用对比学习的方式，让AI学会区分正式冷淡和温暖友好的表达方式，在真人评测中获得了近90%的支持率，同时基本保持了原有的专业能力，为人机交互的未来发展开辟了新的可能性。

数据作为新生产要素，定价是需要突破的难题，是发挥数据要素驱动作用的关键，需要深入研究。企业数据按照市场原则自主定价在理论和政策上已经取得共识，但在实践上还遇到很多困难，亟需找到突破的方向和路径。本文在研究成本法、市场法和收益法等定价方法的基础上，结合当前企业数据的主要定价方法实践，提出在企业数据市场的初期阶段，基于成本对企业数据定价，是市场参与各方容易接受并能有效促进交易达成的方式。

这篇研究介绍了字节跳动团队开发的AdaCoT框架，通过强化学习实现大型语言模型的自适应思维链触发。该框架将问题设计为帕累托优化，平衡推理质量与计算效率，使模型能根据输入复杂度自主决定是否使用详细推理。研究结果显示，在维持高性能的同时，AdaCoT能将思维链使用率降低至3.18%，响应令牌数减少约70%，大幅提升模型效率和用户体验。

澳大利亚堪培拉大学研究团队首次发现AI在调试代码时存在"疲劳"现象，调试能力会按指数衰减规律急剧下降。研究提出了调试衰减指数（DDI）评估框架，能预测AI调试的最佳干预时机。通过战略性重启方法，在合适时机让AI重新开始，可显著提升调试成功率而无需额外计算资源，为AI编程工具的优化使用提供了科学指导。

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SCENEWEAVER是清华大学和智源研究院联合开发的突破性AI室内设计系统，能够仅通过自然语言描述自动生成完整的三维房间场景。该系统采用多工具整合和自反思规划机制，模仿专业设计师的工作流程，在视觉真实性、物理合理性和功能完整性方面均显著超越传统方法，为AI辅助创意设计开启了新的可能性。

华盛顿大学研究团队通过创新的内部分析方法，深入探索了大语言模型的推理机制。研究发现模型确实具备多步推理能力，但存在脆弱性和一致性问题。当推理出错时错误会传播，且对相似问题可能给出不同答案。研究揭示了模型内部的专门化功能模块和注意力分配机制，为开发更可靠的AI系统提供了重要指导。

Meta与卡内基梅隆大学联合开发的ATLAS系统革命性地解决了3D人体建模中的核心难题。通过将人体骨架和表面分离处理，ATLAS实现了精确的独立控制，避免了传统方法中调整一个部位影响其他部位的问题。该系统基于60万高分辨率扫描数据训练，采用创新的稀疏非线性姿态校正技术，能从单张照片生成精确3D模型，为虚拟现实、游戏制作、在线购物等应用提供强大技术支撑。

新技术为电力巡检打开新思路。

2023年2月28日，全球知名软件及技术咨询公司思特沃克（Thoughtworks）在北京成功举办了第八届“Thoughtworks Live”大会，与全球知名企业高管、技术专家、媒体人士等齐聚一堂，以“和衷共济，领航创新”为主题，围绕上述问题，展开了一场精彩纷呈的探讨。

谷歌DeepMind团队开发了过程监督强化学习技术，让AI学会像人类一样进行复杂推理。该方法不仅关注最终答案，更重视推理过程中每一步的合理性。在数学推理测试中，AI准确率从41%提升至73%。这项技术为AI在教育、科研、医疗等领域的应用开辟了新可能，让AI决策过程更加透明可信。

AWS近日宣布，Amazon GuardDuty平台即将推出更多威胁检测功能。

随着科技的发展,物联网、大数据、人工智能(AI)、区块链和机器学习(ML)等新一代信息技术已经与相关产业深度融合。

自动驾驶软件提供商Oxa宣布将使用英伟达Cosmos生成式世界基础模型，加速工业移动自动化(IMA)发展。这一合作将帮助Oxa生成大量多样化的合成数据，加快其自动驾驶软件的训练与验证，从而快速部署安全可靠的自动驾驶解决方案，进军价值2万亿美元的工业移动自动化市场。

Google DeepMind研究团队通过理论分析和实验验证，发现了AI搜索系统的数学局限：基于固定维度向量的搜索无法表示所有文档组合关系。他们创建的LIMIT测试集让顶尖AI模型准确率低于20%，证明问题源于数学本质而非工程缺陷。

Cray宣布推出了一款适用于高性能计算的全闪存阵列L300F，可用作ClusterStor的提速器使用。