在2019年3月21日接受IEEE Spectrum采访时，她与我们共同就这一愿景以及英特尔公司的技术状况进行了探讨。

如今API作为连接服务和传输数据的重要通道，已成为数字时代的新型基础设施，但随之而来的安全问题也日益凸显。随着数字化技术的发展和Web API数量的爆发性增长，API面临的安全攻击风险比其他类型的攻击更加复杂和更难防护。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

戴尔科技正建立起更具弹性的供应链，同时向边缘和多云计算等增长领域投资，并对消费模式的转变做出响应，希望借此维持稳定的长期业务增长。

对于小美来说，看直播购物是她工作之余的休闲生活，但对于屏幕那头的虚拟主播来说，24小时的工作，才是她的生活。

北京人工智能研究院团队开发的DiagNote模型通过模仿人类做笔记的习惯，解决了AI在多轮视觉对话中容易"失忆"的问题。该研究构建了专门的MMDiag数据集，设计了双模块协作的AI架构，让机器学会像人类一样通过标记重点区域来保持专注力，为更自然的人机视觉交流奠定了基础。

既然核心是好东西，那更多核心不就更好了？那可不一定，特别是在HPC场景之下。不要总盯着五百强超算那大堆大堆的64核Epyc处理器，科学的结论需要科学的分析过程。

MIT媒体实验室研究团队通过脑电图实验发现，使用AI聊天机器人完成写作任务时，大脑活动水平比独立完成相同任务时降低多达55%。研究将学生分为三组：纯大脑思考组、搜索引擎辅助组和GPT-4o辅助组。结果显示AI辅助组的神经连接最弱，事实记忆能力也最差。当移除AI支持后，原AI依赖组表现明显下降。研究建议教育应延迟AI集成，让学习者首先进行充分的自主认知努力，以促进长期认知自主性和避免产生智力依赖。

Meta团队开发了首个专门测试AI代理科学重现能力的基准，基于真实的NanoGPT训练加速竞赛。研究发现即使最先进的AI模型如o3-mini，在详细提示下也只能恢复约46%的预期性能提升，表明当前AI在科学研究的基础任务——重现已知发现方面仍存在重大局限。

港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

一部分支持者认为，区块链技术有望给整个食品行业带来颠覆，包括提高食品业务体系的效率、透明度与协作水平。

在经历了两年与疫情相关的限制以及由此对业务造成的影响后，大家更容易将卫生的概念与IT行业关联。

据人社局统计，我国目前有超过2亿的灵活就业人口，在近9亿的劳动人口中占22.3%。阿里研究院预测，在2036年，这个数字还要翻一番，灵活就业人口将达到4亿。

首席数据官Brad Clay率先采取了一种新的全局业务流程所有权模型，帮助推动半导体制造商GlobalFoundries从大宗商用产品业务向高价值业务的转型。

2018年2月3日戴尔易安信在一起了。合并之后的戴尔易安信在中国会着手准备着哪些大动作？通过IDC不久前发布的《数据时代2025》报告来看一下未来的存储市场，特别是中国市场，有哪些机会，以及未来存储行业有哪些走向。

耶鲁大学研究团队开发了MMVU测试系统，专门评估AI模型的专业视频理解能力。该测试包含3000道专家出题，覆盖科学、医疗、工程等27个学科。测试结果显示，最先进的o1模型准确率达80%，接近人类专家开卷考试水平，但大多数模型表现远低于人类专家，揭示了当前AI在专业领域应用中的局限性和改进方向。

上海交通大学研究团队开发的X-Master AI代理人系统在"人类最后的考试"中获得32.1%的突破性成绩，超越OpenAI和谷歌产品。该系统通过"散布-堆叠"多代理协作机制，让AI能够像人类科学家一样使用工具进行推理和探索，为AI辅助科学研究开辟了新道路。研究采用完全开源方式，展示了推理时计算的巨大潜力。

生成式AI持续颠覆各行各业，使具备高需求生成式AI技能的IT专业人士备受追捧。德勤报告显示，75%的组织预计生成式AI技术将在未来两年内影响人才战略。文章介绍了10个生成式AI认证项目，包括AWS AI从业者认证、生成式AI专家认证、提示工程师认证等，涵盖从入门到专家级别，帮助专业人士掌握生成式AI流程和工具，向雇主展示处理相关项目的能力。

华中科技大学联合地平线机器人开发RAD自动驾驶训练系统，首次将3D高斯点云渲染技术应用于强化学习，在逼真虚拟环境中让AI通过试错学习驾驶技能。该方法巧妙结合模仿学习与强化学习，将碰撞率降低3倍至8.9%，同时保持人类化驾驶风格。研究为自动驾驶AI安全训练开辟新路径，预示更可靠的无人驾驶汽车即将到来。

这篇论文由加州大学伯克利分校和香港大学的研究团队提出了LIFT方法，挑战了传统视觉语言模型需要同时训练文本和图像编码器的假设。研究发现，使用预训练的大型语言模型作为固定文本编码器，只训练图像编码器就能在多项任务上超越CLIP，特别是在理解空间位置、对象属性关联等组合信息方面。LIFT不仅提高了计算效率，还解决了CLIP在处理复杂语义关系和长文本描述时的短板，为视觉语言模型提供了一条更高效的发展路径。