第五届世界智能大会召开在即，5月10日下午，市政府副市长王卫东一行亲临大会组委会秘书处，开展调研慰问工作。

人工智能在教育领域的应用正在迅速发展。一项针对尼日利亚学生的研究表明，使用 AI 辅导仅 6 周就能带来相当于 2 年的学习进步。AI 导师能够提供个性化指导、认知支持和情感鼓励，特别有助于帮助学习落后的学生。这种技术有望实现规模化的高质量教学，为每个学生提供类似亚里士多德般的个性化辅导。

数字孪生技术创新正在彻底改变医疗领域。医生和研究人员有望运用数字孪生预测健康结果、优化病患护理、跟踪药物有效性等。

研究显示，欧洲隐私专业人士对数据隐私保护投入不足感到担忧，超过半数预计2025年预算将减少。尽管GDPR已实施多年，仍有较多机构未能充分保护敏感数据。专家警告，隐私设计原则执行不到位，可能违反新兴法规。预算不足和人员短缺等问题加剧了隐私保护工作的压力。

想象一下，你正在教一个孩子解数学题。有两种方法：一种是让他完全靠自己摸索，犯错后给予反馈；另一种是在他遇到困难时，给他展示一些优秀学生的解题过程作为参考。哪种方法更有效？大多数人会认为结合两种方法可能效果最好——既让孩子有尝试和探索的机会，也在必要时给予优秀范例的指导。

香港大学和加州大学伯克利分校的一项新研究显示，在没有人工标注数据的情况下，语言模型和视觉语言模型能够更好地泛化。这一发现挑战了大型语言模型社区的主流观点，即模型需要手工标注的训练样本。研究表明，过度依赖人工示例反而可能对模型的泛化能力产生负面影响。

浙江大学ReLER实验室研究团队提出了SEED-GRPO，一种基于语义熵的不确定性感知策略优化方法，用于改进大型语言模型的训练。该方法通过计算模型对不同问题回答的语义多样性，来识别模型的不确定性程度，并据此动态调整学习力度。在五个数学推理基准测试上，SEED-GRPO取得了显著的性能提升，平均准确率达58.2%，在AIME24基准上更是达到56.7%，超越了许多参数量更大的模型，展示了不确定性感知学习在人工智能训练中的巨大潜力。

人工智能能耗问题引发关注,量子计算或成解决方案。量子硬件在某些方面更适合AI底层数学运算,但目前错误率仍偏高。研究人员正着手准备,以便在硬件就绪时运行AI模型。本文探讨了量子AI的潜力,包括量子电路在机器学习中的应用、将经典图像数据输入量子处理器的方法,以及在真实量子硬件上运行AI算法的初步尝试。

AMD宣布已超越其雄心勃勃的30x25能效目标，在AI和高性能计算系统中加速推进绿色倡议。该公司原计划在2020年至2025年期间将能效提升30倍，最终实现了38倍的显著改进，并提前完成目标。面对AI工作负载日益增长的需求，AMD的这一成就不仅展现了公司的技术实力，更体现了其在加速计算领域推动可持续解决方案的坚定承诺，为整个半导体行业树立了新的能效标准。

JFrog（纳斯达克股票代码：FROG）近期宣布与云应用可观察性和安全平台Datadog进行全新整合，使开发人员能够在云端查看由JFrog管理的Artifactory实例的日志。

第五届世界智能大会召开在即，5月10日下午，市政府副市长王卫东一行亲临大会组委会秘书处，开展调研慰问工作。

近日，新思科技宣布与移动安全和隐私专家NowSecure和开发人员驱动安全的敏捷学习平台提供商Secure Code Warrior签订合作协议，以扩大其软件质量与安全部门的应用安全测试（AST）解决方案组合。

IBM Cloud Pak究竟是什么？它能为企业上云带来什么样的可能性？它将为企业核心业务应用上云提供什么能力支撑？我们可以通过一张图了解一下。

这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor，一种新型3D编辑框架，通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑，要么同时编辑多个固定视角，都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块：主视角采样器自动选择最适合编辑的视角，关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角，全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。

10月10日，在上海HUAWEI CONNECT 2018大会上，华为云CTO张宇昕与华为云安全合作伙伴代表--中国电子技术标准化研究院信息安全研究中心副主任姚相振博士，联合发布了《华为云数据安全白皮书》。

如果我们认为现在的组织想将内容管理作为自己的策略去管理、连接和保护旗下最有价值的信息并释放业务价值，那么我们应该牢记哪些因素呢？

随着组织在跨代际技术采纳中面临挑战，越来越多的组织专注于弥合技术娴熟的年轻员工与技术水平各异的老员工之间的差距。

Mistral AI 和艾伦人工智能研究所发布了新的开源大语言模型。Mistral Small 3 拥有 240 亿参数，可在某些 MacBook 上运行。AI2 的 Tülu 3 405B 是基于 Meta 的 Llama 3.1 405B 模型改进而来。两个模型都声称在各自类别中处于领先地位，并以开源许可发布。

数字化转型之道多歧路，如何避免“技术滥用”带来的数字化风险，真正实现“技术促生产”的高效创新？

这项研究提出了AutoRefine，一种革新性的强化学习框架，为大语言模型引入了"边思考边搜索和完善"的全新范式。与传统方法不同，AutoRefine在连续搜索调用之间添加知识完善步骤，让模型能够有效过滤和组织信息。通过结合答案正确性和检索质量双重奖励，该方法在七项问答基准测试中平均提升6.9%的准确率，特别在复杂多跳推理场景中表现突出，解决了现有检索增强推理的核心局限性。