数字化赋能，电子对账模式助力四方股份财务数字化转型

两篇NVIDIA Research的论文凭借对AI和机器学习领域的贡献而荣获2022年NeurIPS奖。其中一篇研究的是基于扩散的生成式AI模型，另一篇则是关于如何训练通用智能体。

这项由清华大学等机构联合进行的研究发现，AI大语言模型实际储存了大量世界知识，通过创新的自搜索强化学习方法，可以让AI学会更好地利用内部知识储备回答问题，而不依赖外部搜索引擎。研究证明这种"内功"训练不仅提升了AI的自主搜索能力，还能与真实搜索引擎完美配合，为降低AI应用成本和提高系统可靠性开辟了新路径。

以上就完成DeepStream Samples版的操作环境调试过程，开发人员可以在容器外用编辑器去修改配置文件或C/C++源代码，然后在容器内执行编译或操作，这样就会非常方便。

印象笔记和Notion代表着笔记应用的两个世代，当所有人都要把AI“武装到牙齿”，它们又能玩出什么花样？

浙江大学联合多家机构提出AEPO方法，通过多答案生成和自适应探索奖励机制，显著提升AI在图形界面中的元素识别准确性。该技术让AI能同时考虑多个候选答案并科学评估，解决了传统方法容易陷入错误自信的问题，在五个基准测试中均达到业界领先水平，为智能GUI助手的实际应用奠定了重要基础。

Edmunds这家汽车信息服务公司开始利用生成式AI和其他机器学习功能，但首先必须重塑他们的数据处理、数据仓库和数据科学基础设施。

2000年的时候，个人电脑刚刚普及，国内互联网也才起步不久。囿于当时带宽的限制，加载图片都需要很长时间，更别说视频和游戏，而Flash的出现则很好地解决了这一困境。

亚马逊推出"替我购买"功能，标志着其战略重大转变。该功能允许AI代理直接从品牌网站购买亚马逊未售商品，牺牲短期交易收入以维持其在AI驱动购物领域的领先地位。这一举措打破了亚马逊长期以来的封闭生态系统策略，反映出公司对AI购物助手可能颠覆产品发现和购买模式的担忧，以及在AI购物代理竞争中保持领先的决心。

四方股份以“利用数字化为业务赋能，构建新型智能组织”为公司数字化使命，致力于实现从企业数字化到数字化企业的转变，成为业界知名的高效数字化企业。作为一个典型的技术公司，四方股份注重科技创新是刻在文化基因里的。在财务工作上，注重探索研发财务创新项目，比较典型的就是电子对账。

在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。

Perplexity本周发布的Comet AI浏览器标志着智能代理应用时代的到来。该浏览器采用AI原生设计，配备能够理解网页内容的AI助手，可在侧边栏中实时回答用户问题。OpenAI随即宣布将推出自己的AI浏览器，验证了这一趋势。智能代理应用不同于传统的AI功能增强产品，而是围绕AI能力重新构建整个工作流程。企业需要从SEO转向AEO优化，为AI发现做好准备。

网易云信CTO赵加雨以联席主席身份出席了活动，网易云信多媒体资深技术架构师吴桐则作为大会讲师，进行了题为“精析网易NRTC的WebRTC网关服务器技术架构”的演讲。

近日,北森获得国家知识产权局授权的闪面相关技术发明专利——“视频面试多维评分方法、系统、计算机设备及存储介质”。

神经符号人工智能结合了神经网络的模式识别能力和符号系统的上下文智能,弥补了传统人工智能方法的不足。它能提供更深入的洞察力,处理复杂数据集,并在专业领域中实现更高的精确度和可解释性。这种方法有望推动人工智能向更接近人类思维的方向发展,为各行各业带来更智能、更可靠的解决方案。

在眼下严重的疫情面前，在家办公成了确保防疫、承担企业社会责任、又兼顾企业日常运营的主要工作方式。防御新型肺炎或倒逼企业远程协同，成为落地在家办公的契机。

全名为NVIDIA GPU Cloud的NGC中心，是近年来英伟达用来统筹应用资源的云中心，本身并不具备任何计算功能，主要就是“应用资源分类整理”用途，将英伟达绝大部分与GPU开发相关的工具包、开发包、机器学习预训练模型等等，全部集中在这上面。

腾讯混元团队推出ArtifactsBench，这是全球首个专门评测AI生成视觉交互代码质量的综合基准系统。该系统包含1825个真实应用场景测试任务，创新性地通过实际运行代码、动态截图、多模态AI评委等方式，从功能性、美观度、用户体验等十个维度进行评测。实验结果显示其与人类专家判断一致性超过90%，与业界金标准WebDev Arena的一致性达94.4%，为AI代码生成能力评估树立了新标准。

数据的强大威能正在渗透进老派的高尔夫运动，但各位传统爱好者完全不必惊讶。

ByteDance Seed团队发布的BAGEL是一个突破性开源基础模型，采用混合变换器专家架构，能同时执行多模态理解和生成任务。研究显示，随着训练数据和模型规模增加，BAGEL展现"涌现能力"—从基础理解和生成，到复杂编辑和自由形式视觉操作，再到长上下文推理，呈现能力阶梯式提升。模型在标准基准测试中超越现有开源统一模型，并显示出强大的世界建模能力，如世界导航和视频生成。研究团队开源了代码和模型检查点，为多模态AI研究开辟新方向。