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。

“我们现在以服务模式在运行的云有20多朵，明年的目标是50朵，后年的目标是100朵。”

数字孪生超越了以往各类传统工具，真正把种种难以捕捉的指标融入到抗灾工具当中。

这篇研究揭示了检索增强生成(RAG)系统中的"干扰效应"问题：当检索到的段落虽与查询相关但不包含正确答案时，会误导语言模型生成错误回答。研究团队提出了量化段落干扰效应的方法，并发现这种效应在不同模型间具有高相关性。他们开发了多种获取干扰段落的方法，包括标准检索、答案偏斜检索和基于生成的方法。实验表明，利用这些干扰段落进行微调可显著提高模型抵抗干扰的能力，在多个测试集上准确率提升高达7.5%。

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。

富士康工业互联网股份有限公司董事长陈永正带来以《工业互联网创造工业新机遇》为主题的演讲。他提到，工业互联网有两个重点，一个是信息化，另一个是智能化，而富士康工业互联网应该有七个核心...

为CCTV6电影频道AI影像人才优选计划制作AI短片《玉覆荆楚》，结合游戏元素与荆州博物馆文物，讲述游戏、文物、坚守、传承的故事。制作过程中，团队经历了剧本创作、分镜设计、AI生成图像、图像转视频、剪辑和音效制作等环节，克服了多种困难。虽然作品有提升空间，但团队对结果感到满意，并对未来AI影像制作充满信心。

研究求解器的少数者。

整个宇宙就是个神经网络，所有人类则是其中的节点？一脸震惊！

“您好先生，咱的企业名称和纳税人识别号码是什么？”即便到现在消费者“开发票”也不是一件容易的事情。出差、宴请、洽谈、消费，每每收银台的驻足，各种查找、背诵企业报销信息时，都是一种尴尬的体验。

忽视智能体AI的潜力，特别是其对现代化数据基础设施的需求，面临着与忽视互联网的零售商相同的生存风险。关键不在于是否投资，而在于如何确保投资转化为可衡量的现实收益。企业需要超越AI试验阶段，明确业务目标，从治理开始构建ROI模型。成功的组织在整个技术栈中嵌入智能体，从面向客户的应用到内部治理系统。通过强化数据治理、减少重复工具和统一平台，AI的ROI将从理论变为现实。

凶猛的疫情面前，前有大数据分析，后有AI红外检测纷纷加入战场，而新兴技术——区块链又能做什么？千万别小瞧了这项技术，虽不能在前线杀“菌”，但区块链却能在后方充当“最佳后勤”——从物资管理到病患数据上链，有区块链技术助力。

研究求解器的少数者。

“雪亮工程”是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的群众性治安防控工程。

到目前为止，大家可能都已经听说过被称为“无信任”的区块链技术。无信任每每被推崇为区块链技术的主要优势之一，也是有其道理的。

Check Point研究人员在AI编程工具Cursor中发现远程代码执行漏洞，攻击者可通过篡改已批准的MCP配置来污染开发环境。该漏洞被称为"MCPoison"，源于Cursor对MCP配置的一次性批准机制，一旦初始配置获得批准，后续修改无需重新验证。攻击者可先提交无害命令获得批准，随后悄悄替换为恶意命令。Cursor已发布1.3版本修复此问题，要求每次MCP服务器条目修改都需用户批准。

欧洲最大地方政府伯明翰市议会第二次实施Oracle财务和人力资源系统项目仍处于"琥珀-红色"风险等级，距离预期上线时间不足九个月。该项目预算从最初的2000万英镑飙升至1.31亿英镑。2022年首次上线的Oracle系统造成灾难性后果，导致现金交易错误频发，市议会于2023年秋季实际破产。目前正计划于2026年4月重新实施Oracle系统及第三方现金管理软件，但项目仍面临资源压力、数据所有权等重大风险。

这项研究首次系统研究了大语言模型在表达不确定性时的"忠实度"问题，发现它们往往在不确定时仍使用肯定语言，导致用户过度信任。研究团队提出了MetaFaith方法，通过激发模型的"元认知"能力，使其能更诚实地表达不确定性。在14种模型和10个数据集的测试中，MetaFaith将忠实度提升了高达61%，且83%的情况下被人类评为更可靠。这一突破对构建更值得信任的AI系统具有重要意义。

ByteDance与南洋理工大学联合开发的MMSearch-R1是首个端到端多模态搜索强化学习框架，让AI学会了"按需搜索"——知道何时依靠内在知识、何时主动搜索外部信息。该系统整合图像和文本搜索工具，通过精心设计的奖励机制训练AI的搜索判断力，在知识密集型任务中准确率超越同规模基线3%，搜索调用减少30%以上，为构建更智能可靠的AI助手开辟了新道路。

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。