智能制造是智能技术和制造技术的融合，智能制造通过人工智能、工业互联做到五个部分，智能制造+创新设计，智能制造+工艺提升，智能制造+强化质量，智能制造+延伸服务，智能制造+拓展市场。

腾“云”驾“5”，鲲鹏展翅，华为在武汉有为，为湖北、武汉“十四五”拓宽产业高质量发展之路。

这项研究探讨了多模态大语言模型在增强推理能力时出现的视觉幻觉问题。研究发现，模型生成更长推理链时，对视觉信息的关注减少，导致幻觉增加。研究者提出RH-AUC指标和RH-Bench基准来评估模型在推理与幻觉间的平衡，发现较大模型表现更好，纯强化学习训练优于监督微调加强化学习，且训练数据的类型比数量更重要。这些发现对开发既具推理能力又保持视觉准确性的AI系统具有重要意义。

全球最大、最值得信赖的云交付平台阿卡迈技术公司（以下简称：Akamai）与世界领先的金融集团之一三菱日联金融集团，近日宣布建立一个基于区块链的新型在线支付网络（blockchain-based online payment network）。

微软公布的第一季度财报结果超出了华尔街的预期，但是下个季度的指引却低于预期，使得微软的股价在周三晚些时候几乎没有变化。

​​语义丰富的数据是高质量数据的基础，可为特征提取提供更多的机会。

这家学龄前玩具公司放弃了自行开发的小型ERP后，跳过了中端市场产品，直接在云端构建了企业级系统。

统计数据显示，自2010年以来，停机时间的平均成本上升了38%，平均每起事件成本超过74万美元，相当于每分钟损失成本近9000美元。在这种背景下专业的数据中心全生命周期服务开始赢得关注，一些富有前瞻性的公司也开始大力布局。

华盛顿大学研究团队发现小AI模型无法有效学习大模型的复杂推理方法，提出了"小模型可学习性差距"概念。他们通过大规模实验证明，小模型更适合学习简洁推理而非复杂推理，并创新性地提出混合蒸馏法，将不同复杂度的训练数据按比例组合，显著提升了小模型性能，为AI模型训练策略提供了新的"因材施教"思路。

上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。

如今面向2023年，John Roese表示新的一年，希望通过更加具体的建议和行动方向，来帮助客户为来年做好准备。

作为上海恒岳网络科技有限公司（以下简称“恒岳科技”）的CEO，王桂华谈到自己的创业经历总是显得十分谦逊。在IT行业打拼的二十五年里，他不仅体验过当“老板”的创业艰辛，也曾有过在大型上市科技企业担任高管的历练。

这要从基础设施本身开始说起。

谷歌今天宣布推出开源倡议OpenTitan，目的是鼓励用于数据中心和消费电子设备的所谓根信任技术的开发。

OpenAI计划在未来数月推出新一代人工智能系统GPT-5，并将在数周内发布其前身GPT-4.5。CEO Sam Altman透露了公司的产品路线图，包括模型升级、思维链机制的引入以及深度研究工具的普及。这些进展将为用户带来更强大的AI能力和更广泛的应用场景。

手机快充背后的科学、历史与大跃进。

我们的现代经济是从专业分工开始发展到今天的人机分工，将来一定是虚实分工。我们做人工智能，就是给要三个世界的安全提供保障，而且是300%的保障，从物理世界的“核威慑”到心理世界的“信威慑”，我们还需要人工世界的“智威慑”。

微软研究院推出Agent Lightning框架，实现AI智能体的持续学习能力。该框架采用强化学习方法，让任何AI智能体都能通过与环境互动来不断改进性能，无需修改原有代码即可接入。通过训练-智能体解聚架构和统一数据接口，Agent Lightning在文本转SQL、检索增强生成、数学工具使用等多个任务上验证了稳定的性能提升效果。

斯坦福大学研究团队开发了史上最具挑战性的AI数学推理测试系统Putnam-AXIOM，基于威廉·洛威尔·普特南数学竞赛的522道大学级难题。测试结果显示，即使最强的AI模型也只能达到42%的正确率，远低于它们在传统测试中的表现。研究还创新性地引入了变形题目生成和教师强制准确率评估方法，有效识别了AI对训练数据的记忆依赖问题，为真实评估AI数学推理能力提供了新标准。

看眼下，混合云与AI已是大势所趋；看未来，量子计算机、纳米级芯片、区块链等技术也有突破性进展和完整路径规划。这便是“蓝色巨人”的科技洞见。