随着市场环境的快速变化，传统的应用开发对于企业来说越来越难以适应，这时低代码平台也随之出现。2019年，低代码成为一个被市场看好的技术，最近SD Times杂志又宣布2021年是低代码平台之年。

想象你正在选择一辆汽车。传统观念认为，想要强大的性能就必须购买大排量的豪华车型，但如今的技术让紧凑型车也能通过精巧的工程设计获得令人惊讶的动力和效率。这正是Bielik v3语言模型背后的理念。

科学技术加快了文明的演化，更是推动社会生产力发展的重要力量。

Chappell的团队负责Azure全部工作负载优化型计算、存储和网络任务的落地，具体包括HPC模拟和建模、AI训练与推理，还有SAP HANA、自动驾驶、可视化和机密计算等。

究竟这位全能选手有什么特别之处？

这项研究揭示了多语言大型语言模型内部的语言表示对齐现象，并开发出推理时语言控制技术（ITLC），能在不重新训练模型的情况下精确控制语言输出。研究团队发现模型中间层存在自然的跨语言对齐，基于此开发的语言控制方法在跨语言生成和缓解语言混淆方面表现优异，语言正确率达到近100%，为多语言AI应用提供了新的技术路径。

2025年5月19日，新加坡国立大学研究团队发表最新研究Thinkless，就像是给"内耗"的AI朋友配了一个心理咨询师，教会它什么时候该深度思考，什么时候可以快速回答。

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雪花晶体主要分为两种类型，但具体形成原因却一直是个谜，而这位加州理工物理学家提出了一个理论来解释该现象。

这是一份由大量区块链术语组成的词汇表，你可以借此将各类理念与定义串联起来，从而更充分地参与到区块链讨论当中。这份词汇表包含Flipside Crypto发布的关于区块链与加密货币的内容。

史蒂文斯理工学院研究团队发现大语言模型内部存在"真相神经元"，这些特殊神经元能够识别信息真实性，不受主题限制。研究通过积分梯度方法定位这些神经元，证明抑制它们会显著降低模型在真实性测试中的表现。实验表明，这些神经元主要分布在模型的中间层，且其影响可跨数据集泛化。这一发现为提高AI系统可信度提供了全新视角，有望促进更可靠的语言模型开发。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

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上周英特尔举办了一场引人注目的“架构日”活动，公布了未来多年的产品技术路线图、技术战略规划以及一系列新技术。

本文介绍了英特尔(R)至强(R)处理器在AI推理领域的优势，如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理，以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。

NPU和异构计算扛起“AI PC时刻”的大旗？

斯坦福大学研究团队在2025年提出了首个从语言反馈学习的理论框架，创新性地引入转移消元维度来衡量语言反馈的信息量，并开发了HELiX算法。研究证明语言反馈能带来指数级学习加速，在多个游戏测试中表现优异，为AI学习从简单数值反馈转向丰富语言指导奠定了理论基础，有望推动教育、推荐系统等领域的AI应用革新。

中科院团队开发的Stream-Omni是一个突破性的多模态AI模型，能同时处理文字、图像和语音，实现真正的"看听说"一体化交互。该模型创新性地采用了针对性的模态对齐策略，仅用2.3万小时语音数据就达到优秀性能，并能在交互中实时显示中间结果，为AI助手的自然化交流开辟了新路径。

最近，SAP迎来了50岁生日，1972年4月1日，5位前IBM员工Claus Wellenreuther、Hans-Werner Hector、Klaus Tschira、Dietmar Hopp和Hasso Plattner创立了SAP Systemanalysis und Programmentwicklung GbR，为这家欧洲规模最大、最成功的软件厂商奠定了基石。

“态度决定一切”，是判断一个人能否取得成功的名言警句，然而有时候即使有了态度，还需要时运的加持，因为“时运”的背后，往往意味着“时代的脉搏”。