人工智能已经成为一股强大的变革和推动趋势，慢慢进入了各行各业。特别在企业级用户领域，AI的融入与应用更为引人注目。

追觅科技全品类旗舰新品重磅亮相。

在贝叶斯方法家族当中，马尔可夫链蒙特卡洛方法（Markov chain Monte Carlo methods）显得尤为神秘。

雷军谈小米15周年：疾风知劲草，用更坚实的成长回应一切。

RMIT大学研究团队提出革命性QQSUM技术，突破传统电商问答系统只给单一答案的局限。该技术能将用户评论中的多元观点自动归纳为代表性关键点并精确量化支持度，为消费者提供全面客观的购买参考。实验显示，新系统在文本相似度和量化准确性方面分别提升2.11倍和67.12%，有望彻底改变电商平台的用户体验和决策方式。

作为数据中心产业创新发展的积极践行者,华为数据中心能源基于自身对行业的理解和洞察,并广泛聆听业界专家的声音,也对未来五年数据中心的发展趋势给出了自己的判断。

英特尔广泛的AI硬件组合及开放的软件环境，为Meta发布的Llama 2模型提供了极具竞争力的选择，进一步助力大语言模型的普及，推动AI发展惠及各行各业。

阿姆斯特丹大学与Salesforce合作开发的奖励引导推测解码（RSD）技术，通过让小模型处理简单任务、大模型解决复杂问题的智能分工，在保持推理准确率的同时大幅提升计算效率。该技术在数学推理等任务中表现出色，计算量最多可减少75%，为AI应用的普及和成本降低提供了重要技术支撑。

这项研究提出了KronSAE，一种新型稀疏自编码器架构，通过克罗内克积分解显著降低了训练成本。研究者引入了模拟二进制AND操作的mAND激活函数，在减少参数量的同时提高了重建质量和特征可解释性。实验证明，KronSAE在各种语言模型上都能降低特征吸收，提供更清晰的语义表示。该方法为理解大型语言模型内部机制提供了计算效率更高的工具，为AI系统透明度和可控性研究开辟了新途径。

Linux基金会运营副主席Phil Robb在“开源网络图景”主题演讲中提到，我们现在已经意识到当一个行业想要去发展一种技术，想要进行一些重大的变革，这就意味着我们需要大量可持续性的软件，我们需要去构建一个平台。

“刚刚过去的2018财年，虽然还不是联想历史上最好的一年，但从股价、盈利的角度看，现在的确是联想的最好时刻。”

尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项致命缺陷：需要大量数据的加持。

阿联酋人工智能大学研究团队开发出创新方法，让GPT-3.5等大型语言模型学会像专业事实核查员一样评估新闻媒体。通过模仿专家标准设计问题体系，该方法在政治偏向预测上达到93.5%准确率，在事实准确性预测上达到80.6%准确率，为媒体素养教育和信息筛选提供了新工具。

MUG-Eval是KAIST和Trillion Labs联合开发的创新多语言评估框架，通过让语言模型在目标语言中进行自我对话来评估其生成能力。该方法独特之处在于不依赖语言特定工具或人工标注数据，而是通过任务完成率间接衡量语言能力。研究团队测试了8种顶级语言模型在30种语言上的表现，发现其结果与传统评估方法高度一致（相关系数>0.75）。MUG-Eval揭示了模型在低资源语言上表现显著落后，并发现英语并非评估低资源语言的最佳替代。该框架理论上支持2,102种语言，为真正包容的AI评估提供了新途径。

5月25日,“HR SaaS未来势”2023北森春季产品发布会上,北森提出人力资源软件的未来十年,将从“为HR而设计”走向“为员工而设计”,北森正式发布iTalentX7.0—业人一体,为员工而设计。

这篇研究从王子苏丹大学的学者团队提出了阿拉伯语言模型评估的新范式，首先建立了全面的理论指南，然后分析了现有评估数据集的不足，并引入了阿拉伯深度迷你数据集(ADMD)作为解决方案。ADMD包含490个涵盖10个领域的挑战性问题，用于评估五大顶级语言模型。结果显示Claude 3.5 Sonnet表现最佳(30%准确率)，而所有模型在需要深度文化理解的领域表现欠佳。研究强调了将文化能力与技术精确性结合的重要性，为阿拉伯语NLP提供了新方向。

面对商业落地，人形机器人遇到了哪些难题？又将如何破壁？

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尽管通过升级iOS系统、提出复议等方式作为回应,但是苹果公司从未停止过市场上任何一款iPhone的销售。在法院裁定的执行陷入僵局的同时,人们不禁好奇,在苹果公司眼中“诉中临时禁令”是什么?

日前，互联网域名系统国家地方联合工程研究中心（以下简称“ZDNS”）宣布完成亿元B轮融资，本轮融资由深创投领投，老股东盈富泰克等跟投。