谷歌DeepMind团队通过精巧实验发现，GPT-4等大型语言模型具备了类似人类"举一反三"的元学习能力，能仅凭少量示例快速掌握全新任务规律。这项发表于《自然·机器智能》的研究表明，AI正从简单模式匹配向真正智能推理转变，为教育、医疗、商业等领域的个性化AI应用开辟了广阔前景，标志着人工智能发展的重要里程碑。

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。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。

元数据作为描述数据的数据，是企业IT基础设施中被低估的战略资产。它能够优化工作流程、增强决策能力，并为企业带来竞争优势。本文探讨了元数据的重要性、当前技术趋势下的关键作用，以及Dell Technologies推出的PowerScale MetadataIQ如何帮助企业更高效地管理和利用数据，从而在数据驱动的世界中保持领先地位。

Meta研究团队推出RecoWorld，这是首个专为智能推荐系统打造的虚拟训练环境。该系统通过虚拟用户与推荐系统的多轮对话互动，让算法在安全环境中学习理解和响应用户指令。RecoWorld支持文本、多模态和语义编码三种内容处理方式，能够模拟真实的用户行为和社交互动，为推荐系统的训练和评估提供了全新的解决方案，有望显著改善未来的个性化推荐体验。

自学AI绘画后，我接到了《抓娃娃》导演和成龙电影的邀请。

在此背景下，各行业的数字化转型过程中，上云、拥抱开源是必经之路。另外，陈总也介绍网易轻舟微服务解决方案的构思以及相关案例，让用户更加全面的了解网易云近些年的成果。

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。

在最近递交联邦通信委员会的文件中，微软表示计划探索无线通信在数据中心下的应用场景。

政府资助的研究机构将继续为全球超算五百强中的排名而努力，但商业客户更需要务实须高效的解决方案。作为一家致力于为客户交付实际成果的厂商，IBM正积极推动高性能计算领域的又一轮创新。

据思杰系统有限公司（Citrix Systems, Inc.）（纳斯达克股票代码：CTXS）的最新研究表明，混合型工作方式还将继续下去。而在这种新兴的工作环境中，提供统一、安全和简洁的工作体验将是成功的关键。

这项研究由香港理工大学和新加坡国立大学的团队共同完成，提出了R?ec，首个将推理能力内置于大型推荐模型的统一框架。与传统方法不同，R?ec在单一自回归过程中实现了推理生成和物品预测的无缝整合。研究者还设计了RecPO优化框架，无需人工标注即可同时提升模型的推理和推荐能力。实验结果显示，R?ec在三个数据集上显著超越现有方法，在Hit@5和NDCG@20指标上分别提升68.67%和45.21%。这一突破为下一代智能推荐系统开辟了新方向。

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。

谈及智能助手，对于谷歌来说似乎是坚定不移的理念。

汽车是一个复杂而庞大的科技载体，因为其庞大的市场体量吸引了各类入局者，包括SGS和百佳泰。

对企业而言，谋求高质量发展，保持和提升市场竞争力，数字化转型升级，既是战略性选择，更是企业精细化运营的必经之路。

对于英特尔计划建设的实验室，Beran总结道“这样的大型设施就像是游乐场，我们可以亲身前往、见证新型基础设施的运作方式。建成之后，运营商能够直接体验液冷方案，了解这些系统如何在数据中心环境下稳定运行。这将给整个行业创造出巨大的价值。”

面对不同工作环境下的个性化需求，戴尔Latitude能够迅速适应，帮助用户冲破重重难关，快速进入工作状态。

香港中文大学团队开发出MathCoder-VL，这是首个通过代码理解数学图形的AI模型。该系统将图形转换为精确绘图代码，而非模糊的自然语言描述，从而实现对几何图形的精确理解。研究团队构建了860万图形-代码配对的训练数据集，让AI学会"看图写代码"，并能创造性地生成新的数学图形。在几何问题测试中，MathCoder-VL超越了GPT-4o等顶级商业模型，为数学教育AI应用开辟了新道路。

华威大学研究团队首次创建了教育对话"有趣度"预测数据集IntrEx，通过100多名二语学习者标注5801个对话片段，发现经专门训练的小型AI模型在预测学习兴趣方面超越GPT-4。研究揭示对话需要"适度挑战"和新颖性平衡才能最大化吸引力，为个性化教育和智能教学系统开发提供了科学基础，标志着教育吸引力评估从主观判断向科学测量的重要转变。