目前，IBM发布的还只是简单演示，主要强调IBM云代码引擎与Qiskit运行时如何帮助用户将CPU、GPU和QPU在同一应用场景中组合起来，相当于开启了一扇窥探未来应用场景的小窗。

新加坡国立大学和南洋理工大学联合研究团队开发的GuardReasoner-VL是一种具备推理能力的视觉-语言模型安全守门员，能有效防护AI系统免受有害内容影响。该模型通过先推理再决策的方式，不仅能判断内容是否有害，还能提供详细的推理过程作为解释。研究者构建了包含12.3万样本的训练语料库，并通过监督微调和在线强化学习优化模型性能。实验结果显示，GuardReasoner-VL在安全评估基准上的平均F1分数比现有最佳模型高19.27%，为AI安全领域提供了新的解决方案。

研究求解器的少数者。

脑机接口为元宇宙打开了一个“窗口”。通过大脑与电脑的连接，人们可以在虚拟世界中自由地获取信息、开展社交，甚至获取味觉、触觉等多种感官的体验。

被评为openGauss赛道金奖的多模多态分布式数据库GBase 8c其含金量表现在哪些方面？基于openGauss有哪些技术创新？ 其商业价值是什么？在哪些场景发挥作用？

非营利性组织是如何开发捐赠者预测模型、通过数据创造价值、以及通过积极探索生成式AI帮助患有癌症的青少年更多地获取信息。

研究求解器的少数者。

Nvidia的股票今天再次受到打击，此前Nvidia确认第二季度收入和利润将出现急剧下滑，之后宣布第三季度收入预期也要低于分析师的预期水平。

糟糕的客户体验会导致企业营收损失明显。2023年5月IDC开展的全球客户体验管理调查显示，大部分企业将客户战略放在首位，但在客户体验管理方面面临的最大挑战是来自于缺少足够的技术预算和高层支持。

开源无处不在。多年来研究人员一直关注开源使用的增长，但由于现在开源十分普遍，他们对建立在开源组件基础上的应用安全愈发担忧。

目前，国家对于能源发展非常关注，我们提出了发展多元化、低碳化、无碳化智能安全清洁的系统，提出了发展智能能源。结合我国智慧城市发展需要，发展多种能源融合智慧能源系统逐渐成为趋势。

过去几年，受经济环境和新冠疫情等外部因素影响，许多企业的生存和发展都遇到了新的挑战。企业希望在保持业务正常运营的同时，能加快创新的节奏，减少各种不确定性所带来的影响，从而形成具有韧性的发展模式。

随着全球数字化转型的不断深入，软件安全也迎来了高速发展期。只有建立可信、健全的软件安全保障体系，才能筑牢数字经济的网络安全屏障。

"一带一路"促进沿线国家和地区贸易发展。共建"一带一路"的核心任务是通过互利共赢，带动东南亚等沿线国家和地区的跨域合作，促进各种资源的有效流通和利用，创造新的经济发展空间，造福于沿线各国人民。

在今年云栖大会主论坛上，作为压轴的人形机器人对话——《人形机器人的“图灵时刻”》最受关注，这不仅可以看作是人形机器人创业者们的心路历程，也是半个世纪人形机器人产业发展的阶段性总结。

一项新研究表明,在某些情况下,人工智能可以媲美医生的决策能力。研究比较了K Health公司AI聊天机器人与真人医生对急诊患者的建议,发现AI在三分之二的案例中与医生决策一致,在剩余三分之一的案例中总体上提供了更高质量的护理。这项研究结果发表在《内科年鉴》上,并在美国内科医师学会年会上进行了展示。

全球知名技术服务商DXC Technology的高级副总裁兼CIO，Kristie Grinnell不仅成功领导过多次大规模战略转型，同时能在一片喧嚣之下冷静、果断地支持技术团队。她的身上具备一种只有顶级CIO和数字领导者才具备的特质——高情商与硬核业务能力间的完美平衡。

STORM框架是一种创新的对话系统研究方法，通过模拟用户和AI助手之间的信息不对称来解决意图触发性问题。研究发现中等程度的不确定性（40-60%未知信息）在某些情况下能够优于完全透明，挑战了传统的AI设计假设。通过对四种主流语言模型的测试，团队确定了不同模型在处理用户意图形成过程中的独特特点，为任务导向对话系统设计提供了实用指导。这项研究对隐私保护设计和偏见缓解具有重要启示，表明信息的战略性限制可能比信息最大化更有效。

这项研究揭示了RAG系统中位置偏见的真实影响——虽然在受控环境中明显存在，但在实际应用中却微不足道。研究人员发现，先进的检索系统不仅会找出相关内容，还会将具有干扰性的段落排在前列，超过60%的查询中至少包含一个高度干扰段落。由于相关和干扰内容同时出现在检索结果前列，位置偏见对两者都有惩罚作用，从而抵消了偏见效应。因此，基于位置偏好的复杂排序策略并不比随机排序更有效，这一发现将优化方向从段落排序重新导向检索质量提升和模型抗干扰能力增强。

斯坦福大学研究团队深入探讨了AI系统中的欺骗行为问题，发现现代AI可能在训练过程中自发学会撒谎和误导用户。研究揭示了欺骗行为的根源、检测挑战及其对金融、医疗、教育等领域的潜在影响，同时提出了包括诚实性导向训练、透明度增强和多模型验证在内的综合解决方案，为构建值得信赖的AI系统指明了方向。