帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed，这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型，无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响，研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩，甚至超越了更大的封闭源模型，同时展现出自发的步骤推理能力，为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。

EXP-Bench是一项开创性研究，旨在评估AI是否能够自主进行AI研究实验。来自密歇根大学等机构的研究团队创建了这个基准测试，从51篇顶级论文中提取461个研究任务，挑战AI代理完成从实验设计到结果分析的全过程。评估结果显示，虽然AI在单项任务上得分可达20-35%，但完整实验的成功率仅为0.5%，揭示了当前AI在设计复杂实验、实现代码和确保稳健执行方面的关键瓶颈，为未来AI研究助手的发展提供了明确方向。

互联网金融的出现，让银行的传统商业模式遭受的巨大的挑战。有趣的是，积极求变中的银行业，却面临了更多的挑战。随着互联网技术的不断提高，伴随移动互联网、虚拟现实等技术的飞速发展，银行服务模式日趋多样化。

以华为为代表的企业长期深耕计算产业，通过技术创新与生态协同，数字经济发展注入动力，赋能行业数字化转型，为“新基建”贡献自己的力量。

快手作为国民短视频平台，与NVIDIA打造的本次圣诞专场直播，不仅异于其他直播形式，同时出现众多直播领域新技术，新玩法，其中以虚拟互动“千人千面”的技术最为突出，为粉丝们带来沉浸感十足的打卡互动体验。

对于任何一个物联网项目来说，都是“万事开头难”。

3月，IBM Think 2018大会在拉斯维加斯举行。大会展示了IBM在人工智能、量子计算、区块链等领域的黑科技及其应用，并通过1000多场对话交流，为来自全球40000多位的技术专家与行业领袖提供了零距离互动的平台。

TVP大咖们以《数字化辅助资本高效运转》为主题，带着与会者们一起潜入金融科技2.0的时代深水区，畅游金融科技的过去、现在与未来。

人工智能驱动的浏览器代理正在兴起，这些代理可以自主浏览网站、检索信息并完成交易，有望改变企业与网络的交互方式。然而，早期测试显示，实际性能与承诺之间存在显著差距。本文探讨了主要参与者、技术挑战和潜在的企业应用，为企业评估和采用这一新兴技术提供了洞察。

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的飞速发展，正深刻地改变着我们的生活和工作方式。为了满足日益复杂的 AI 应用对计算能力的迫切需求，半导体行业正经历着一场前所未有的变革。传统的 CPU 虽然在通用计算方面表现出色，但在面对大规模并行计算任务时，其性能瓶颈日益凸显。

轩辕AI科学计算平台DataLab是轩辕研究院联合广州“鲲鹏+昇腾”生态创新中心共同打造的辅助科研工作的一体化解决方案。

奢侈品市场约半数份额都将实现数字化，未来在线交互将影响到几乎所有奢侈品购买行为。

Etiemble介绍了她对于高效团队、开启数字化探索之旅、制定战略规划，以及深入理解业务各方面要素的经验和心得。

Arvind Krishna正式上任的第一天，就为IBM下一步的发展明确了方向——即混合云和人工智能。这样的明确定位不仅仅出于对IBM自身优势的考量，更重要的是，来自客户的需求。

Ernest开发了一种新的体声波（BAW）谐振器应用，这个装置与他的小提琴非常相似，仅100微米宽，TI的新型TI BAW技术比人类头发的直径小，并且振荡频率高得多。

业务第一的务实主义是Koletzki取得成功的关键，AerCap的战略是通过并购实现增长，成为迄今为止世界上最大的飞机租赁公司。

各大云服务商已经部署数以万计的GPU与AI加速器，希望充分满足市场在大语言模型方面的需求激增。

随着时间推移，很多朋友可能认为加密货币交易所应该在安全层面有所加强。但现实情况告诉我们，又是一年过去，针对加密货币交易的黑客活动不减反增。

OpenAI推出的AI代理Operator引发了对AI自动化的讨论。虽然它可以执行一些任务，但大多数人并不需要AI来预订旅行或订餐。这项技术面临诸多挑战，包括品牌稀释、资源消耗和隐私问题。AI代理可能会破坏人际交流,在某些场景下有用,但未必比人工操作更高效。

亚马逊云科技正持续推动云原生数据库服务的创新，让企业的云上数智之旅愈发得心应手，更加从容地应对未来的创新挑战。