随着检索增强生成 (RAG) 技术的兴起，企业有望更好地利用大语言模型 (LLM) 和公司内部数据。RAG 技术能够将 LLM 与企业特定领域知识相结合,提升 AI 服务质量。未来,RAGOps 和智能代理等新方法将有助于 RAG 技术的大规模应用,为企业 AI 落地提供更多可能性。

将渗透测试融合到企业的安全策略之前，您先要知道存在着不同类型的黑客。每个团队都有不同的动机，您必须清楚他们的哪些技能可以为您的机构带来好处。

想象你正在教一个孩子认识世界。你会选择重复同一个知识点上千次，还是会精心挑选各种不同类型的有趣知识点来丰富他的认知？大语言模型的学习过程也有类似的道理。

微软亚洲研究院团队通过创新的评估方法发现，具有可验证奖励的强化学习(RLVR)能够真正提升AI的推理能力，而非仅仅改善答案准确率。研究提出了CoT-Pass@K评估标准，要求AI不仅给出正确答案还需保证推理过程正确，实验证明RLVR训练显著提升了AI的逻辑推理质量，为开发更可靠的AI推理系统奠定重要基础。

厦门大学研究团队开发出UI-AGILE框架，通过"简单思考"策略、连续评分奖励和分解定位技术，让人工智能学会像人类一样精准操作电脑界面。该方法在专业测试中将定位准确率提升23%，仅需9000个样本就能高效训练。这项突破性技术具有强通用性，可直接提升现有AI系统性能，将很快应用于智能助手、自动化工具等日常软件中，为用户带来更便捷的人机交互体验。

Hakan Yaren在2019年加入全球供应链物流商美集物流（APL Logistics）公司的时候遇到了巨大的挑战。

你是否曾等待过AI生成一段音频？不管是想要一段背景音乐、声音效果还是环境音，传统的文本到音频AI模型就像一位才华横溢但动作极其缓慢的音乐家—创作出色，但要花上好几分钟甚至更长时间才能完成一段短小的音频。

软件开发瓶颈是现代企业面临的关键挑战。本文探讨了消除瓶颈的有效策略，包括优化沟通、提高可视化、自动化流程和培养共同责任文化。专家建议通过异步更新、看板管理和自动化工具来提高效率。同时强调了数据质量、跨团队协作和持续改进的重要性。文章还提到了新兴技术如AI在解决瓶颈问题中的潜在应用。

清华大学研究团队提出VERIF方法，通过结合代码验证和大语言模型验证解决AI指令遵循中的验证难题。该方法构建22000实例数据集VERINSTRUCT，将约束分为硬性和软性两类分别处理，在多个基准测试中显著提升模型性能，同时保持通用能力不下降，为强化学习训练提供可靠验证机制。

Ever是一家专注电动车买卖的创业公司，自称首个"AI原生全栈汽车零售企业"。该公司刚完成由Eclipse领投的3100万美元A轮融资，其他投资方包括Ibex Investors等。Ever采用AI驱动的编排系统处理交易全流程，从车辆评估到定价再到过户等环节，旨在消除传统汽车零售的复杂性和摩擦。公司采用线上平台加实体店的混合模式运营，声称其销售团队效率比传统方式高2-3倍。

2010年，亚马逊网络服务公司在4月1日愚人节当天发表了一篇博客文章，开玩笑地宣布该公司已经开发出了一种科幻式的技术：量子计算机。快进到了2019年，该公司正在准备为其云客户推出真正的量子计算服务。

想象一下，你面对一个复杂的数学问题。作为人类，我们通常会怎么做？有时我们会一步步推导，但当问题变得复杂时，我们可能会同时探索几个不同的解题思路，最后选择最有效的那条路径。更重要的是，我们可以灵活地决定什么时候应该专注于单一路径，什么时候应该尝试多种可能性。

当今的员工希望能够自由选择工作地点和工作方式，获得无缝、高效的办公体验。IT部门有责任在保证安全的前提下实现这一目标，这是一项艰巨的任务。

数字孪生能够预测发育欠缺与头围生长不良的风险，对受试者特征的正确覆盖率高达76%。

两位埃森哲（Accenture）的思想领袖描绘了人工智能和机器学习推动的商业世界一个不那么反乌托邦的未来。

检索增强生成 (RAG) 技术已成为企业利用专有数据优化大语言模型 (LLM) 输出的黄金标准。该技术能够将企业特定的知识融入 LLM，从而提升生成式 AI 服务的质量和相关性。然而，如何在企业范围内大规模应用 RAG 仍面临挑战。本文探讨了通过 RAGOps 和智能代理等新兴方法来扩展 RAG 的潜力，为企业提供更强大的生成式 AI 能力。

近日，英特尔和瞻博网络宣布合作，以加快开放无线接入网（ORAN）生态系统的发展。此外，双方还重点介绍了两家公司应对全行业挑战的创新方法。

日前，中国电子信息行业联合会（简称“CFEII”）公布了2022年第二批获得DCMM数据管理能力成熟度等级证书的单位名单。天翼云获评DCMM 4级认证，标志着其企业数据管理和应用的成熟度达到量化管理级水平。

法国初创公司 Mistral AI 发布开源 AI 模型 Mistral Small 3.1，仅需 240 亿参数即可处理文本和图像，性能超越 OpenAI 和 Google 同类产品。该模型体积小、功能强大，可在普通硬件上运行，有望让 AI 技术更加普及。Mistral AI 专注于算法优化而非简单增加计算资源，其开源策略也助力加速 AI 创新。

阿里巴巴研究团队发现传统AI专家混合模型训练中存在"大锅饭"问题：系统在每个小数据批次中都强制专家均衡分工，阻碍了专业化。他们提出全局批次负载均衡方法，让专家在更大数据范围内实现专业化分工，实验显示新方法显著提升了模型性能和专家专业化程度，同时只增加不到3%的计算开销。