计算机视觉科学家Greg Johnson正在构建能够识别细胞器结构的系统，且在显示活体细胞动态的清晰度方面优于显微镜设备。

软件提供商Creatio推出六款面向银行业的预构建AI代理，专注于收入增长和运营优化。这些代理包括推荐代理、续约代理、留存代理等，可独立部署或作为平台组件使用。摩根士丹利等大型银行正开发多个AI代理来自动化日常任务，BNY梅隆银行已部署数十个AI数字员工。该代理可在10周内完成部署，支持跨Teams、Outlook等工具运行，并提供绩效跟踪仪表板。

韩国多机构联合研究团队提出QGuard方法，通过让AI回答精心设计的安全问题来识别有害内容，无需重新训练模型。该方法支持文字和图像的多模态检测，采用图论算法综合分析，在多个基准测试中表现优异，同时提供透明的决策解释，为AI安全防护提供了高效灵活的新思路。

Meta 斥资近150亿美元入股Scale AI49%并邀请CEO Alexandr Wang组建新超智能实验室，试图以数据优势提升AI研发，但这一举措备受争议，其成效尚待时间检验。

凭借三十年的开源专业知识、Linux和Kubernetes领域的领先优势、开放性和互操作性、客户和社区主导的创新，SUSE致力于将开放性重新注入开源生态系统。

UC伯克利和POSTECH研究团队开发了REVERSE系统，这是首个能让AI视觉模型在生成描述时实时自我监控和纠错的技术。通过创新的"边生成边验证"机制，该系统在多项基准测试中将AI幻觉率降低12%-34%，为构建更可信的人工智能奠定了重要基础。

深圳巴士集团与华为合作组建“智慧公交联合创新实验室”，旨在提升城市公共交通领域的智能化应用水平。

纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律，研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是，通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等，可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为，为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。

IBM很早就认识到将机器学习应用到数据管理的重要性，在IBM的Cloud Pak for Data中，机器学习无处不在，遍布数据集成、自动化数据管理、多云数据整合、数据准备、建议和数据洞察。

近日，我们有幸采访到了九州云99Cloud高级技术总监 黄舒泉，听他讲述了九州云如何迅速精准的抓住“风口”，以及在推动边缘计算发展与落地上的努力。

微软全球人工智能负责人沈向洋将亲携微软众多技术大咖亲临微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate 2018），与您分享众多最前沿、最实用的AI技术以及最鲜活的成功案例。

煎熬的2019年高考结束了，终于让老师暂时歇一口气，卸下重任，但“高考年年有，老师岁岁与相随”，耗时耗力的教学工作仍担在老师的肩膀上。如何才能够更高效率地展开教学工作、提高教学质量、让老师的肩膀更轻松，这背后和另外一个故事有关……

大兆极存紧跟国际潮流经过几年的产品技术研发率先发力 AFA，直接投入最新的 NVMe架构，不走搭载 SATA/SAS SSD 的旧架构，孕育 出全新的VirtualStor(R) FlashGo产品以及解决方案。

英特尔近日公布的全年收入预期低于分析师预期水平，让投资者们感到了不安。英特尔的股票在盘后交易时段跌幅超过7％，尽管从表面上看这个季度英特尔表现不错。

Meta团队发布突破性研究ConfQA，通过"诚实训练"让AI学会在不确定时说"我不知道"，将胡编乱造率从20-40%降至5%以下。结合双重知识框架，在保持高准确性的同时减少30%不必要外部搜索，为AI实用化应用奠定重要基础。

当前，远程办公模式正在蓬勃兴起，而且已成为一种全球趋势。远程办公指的是在公司办公室以外的另一个地点进行工作。

芯片制造商Nvidia近日公布了第一季度财报，结果轻松超出预期水平，随后发布的收入预测也超出了华尔街的预期，推动其股价在盘后交易中上涨了24%，令人难以置信。

Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级，在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务，几分钟内完成带宽配置，最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点，扩展企业应用，并应对AI和数据密集型需求波动。

剑桥大学研究团队发现神经网络能够自发涌现思维链推理能力，无需明确编程就能学会逐步分析复杂问题。研究显示网络在训练中会经历"顿悟"时刻，突然掌握多步推理，内部形成专门的推理通道。这种能力具有强泛化性，能应用于更复杂任务。不同架构表现各异，Transformer最优秀。这一发现为开发更智能AI系统和理解机器智能涌现机制提供了重要启示。

华为诺亚方舟实验室联合多家机构开发了Bourbaki系统，通过自生成目标条件马尔科夫决策过程让AI学会像数学家一样设定中间目标来证明定理。该系统在PutnamBench数学竞赛数据集上成功证明26个定理，创造7B参数模型新纪录，为自动定理证明从盲目搜索向结构化推理的转变提供了重要突破。