本研究提出了"能力-难度对齐采样"方法（CDAS），革新了大型语言模型强化学习训练中的数据采样策略。与传统方法不同，CDAS通过聚合历史表现差异实现更稳定的问题难度估计，并将模型能力与问题难度动态匹配。在多个数学推理基准测试中，CDAS达到了46.77%的最高平均准确率，同时比竞争策略提高了2.33倍的计算效率。研究还证明了CDAS在代码生成任务和更大型模型上的有效性，为提升大型语言模型的推理能力提供了高效可靠的新方法。

4月7日，紫光股份旗下新华三集团全球首发企业级智原生Wi-Fi 7 AP新品WA7638和WA7338。为什么说可以引发传统网络架构新变革？我们先来了解一下新华三的Wi-Fi 7 AP是一款什么样的产品。

高校对于商用电脑的使用，一向是基于稳定为原则的。因为学生对于电脑的使用是频繁和近乎肆意的操作。频繁的软件更迭对电脑的性能有着多方位的考量。

LUNGUAGE是由KAIST、微软和多家医疗机构联合开发的胸片X光报告结构化评估框架，解决了现有评估方法忽视时间连贯性和细节准确性的问题。该框架包含1,473份专家标注的胸片报告和80份纵向序列标注，通过两阶段结构化流程将自由文本转化为结构化表示，并提出LUNGUAGESCORE评分系统同时评估语义、时间和结构维度的准确性。实验证明该框架可有效评估各类报告生成模型，为放射学AI带来突破性进展。

近日，北京市经济和信息化局公示了2021年度第二批拟认定北京市专精特新“小巨人”企业名单。

与此前的平面NAND相比，3D NAND技术的运用将使得错误检查代码更易于实现，这也进一步确定了容量提升的四级单元技术的可行性。

随着新一波大型语言模型的出现，AI 竞争日益激烈。OpenAI、Anthropic 等公司推出的新模型不仅重塑了我们的工作和交流方式，还影响着全球权力格局。在这场竞争中，一个新问题浮现：AI 模型能否同时变得更智能、更快速、更经济？未来的 AI 可能不再依赖海量数据，而是通过创新机器学习方法来提高数据效率，实现更智能、更高效的发展。

今年最大的黑天鹅事件新型冠状病毒肺炎COVID-19的全球大流行，持续影响全球的商业经济环境。远程办公、线上工作成为新常态。在这情况下，企业基础架构的弹性能力是能够快速应对不确定性的重要支撑。

这篇研究论文揭示了人工智能效率研究的重要转变：从以模型参数为中心的压缩技术转向以数据为中心的Token压缩方法。随着模型参数增长放缓而上下文长度呈指数级增长，自注意力机制的二次方计算复杂度已成为主要瓶颈。上海交通大学EPIC实验室研究团队系统分析了Token压缩的工作原理、优势及面临的挑战，提出了数据-模型协同压缩等未来研究方向，为下一代高效AI系统开发提供了新思路。

为推动大模型产业向更高的可信标准迈进，中国信通院自2022年启动大模型技术研究和评估以来，根据产业发展不断优化迭代，已形成一套覆盖范围全、评测指标精、需求映射准的大模型评测体系。

邮件系统平台作为每个企业不可或缺的业务系统，已经不仅仅是单纯的信息传送工具，更是关系到企业决策流程、数字资产管理的核心关键业务系统。

想象一下，目前的大型AI模型就像一位米其林三星大厨，他做的菜肴美味无比，但需要一整天的时间和昂贵的食材才能完成一道主菜。而普通人只希望能在家里短时间内做出口味相近的菜肴。RADLADS技术就像是一种神奇的烹饪转换术，它能将米其林大厨的复杂食谱简化成快餐连锁店的标准制作流程，不仅保留了原汁原味，还将制作时间从一整天缩短到几分钟。

随着数字化转型不断深入，开发者不断进行场景化创新，加速消除传统业务场景与数字应用之间的鸿沟。

Nvidia 推出 DGX Cloud 基准测试工具包，帮助企业和开发者评估其基础设施运行先进 AI 模型的能力。该工具包提供性能测试容器和脚本，可在不同配置下测试 AI 模型性能，支持企业在大规模部署 AI 工作负载前做出明智决策，优化基础设施效能。

韩国科学技术院（KAIST）的研究团队发现了大型语言模型中一个令人担忧的现象："推理刚性"。这种现象表现为即使是最先进的AI模型，如GPT-4o或Qwen3，也会在解决问题时固执地坚持熟悉的推理模式，甚至会"修改"用户明确给出的条件。研究人员创建了ReasoningTrap诊断数据集，揭示这种行为可分为三类：解释过载、输入不信任和部分指令关注。令人惊讶的是，专门为复杂推理训练的模型比基础模型表现出更强的"固执"倾向，这提醒我们在追求AI推理能力的同时，不应忽视其遵循指令的灵活性。

这项研究开发了LITMUSVALUES框架，通过道德困境测试揭示AI模型的价值观优先排序，并证明这些排序能预测风险行为。研究发现所有旗舰模型都高度重视隐私，但在关怀等其他价值观上存在分歧；同时发现诚实、尊重和自由能降低多种风险，而创造力和关怀可能增加某些风险。该框架不仅能识别已知风险，还能预测未观察到的潜在风险，为AI安全提供了基于价值观的全新评估方法。

想象一下，你有一辆非常省油的汽车（比如BitNet b1.58这样的1比特模型），但每次加油都必须使用高级燃油（8比特激活值）。虽然车辆本身很节能，但燃油成本仍然不低。这正是当前大语言模型面临的困境。

随着网安法的实施，企业对数据安全的重视程度也有了很大的提升。因此，下一步将顺应形式，对企业数据安全如何保障，再进行一次深入探讨，现规划2022年至顶网数据安全评估方案如下：

这篇论文介绍了R1-Code-Interpreter，一种通过有监督学习和强化学习训练大型语言模型进行代码推理的新方法。研究团队收集了144个推理和规划任务，利用多轮训练教会模型自主决定何时使用文本推理或生成代码。最终的14B模型在测试集上将准确率从44.0%提高到64.1%，超过纯文本GPT-4o并接近带Code Interpreter的GPT-4o。研究揭示了SFT阶段的关键作用，并发现模型展现出自发的自我检查行为，为开源模型提供了与商业模型竞争的代码解释器能力。

AnduinOS 是微软中国工程师独立打造的 Ubuntu 改版系统，通过定制 GNOME 呈现 Windows 11 风格，轻量无 Snap，适合熟悉 Windows 的用户尝试 Linux。