AI项目的失败往往跟大麻烦无关，而是由一个个微小细节所决定。面对种种激动人心的可能性，企业在最初启动AI项目时往往信心满满。但具体实施过程中的现实问题很容易熄灭这份热情，导致AI项目被搁置甚至最终失败。

“行走江湖靠的就是信用二字”，古人所言一点不假。今天，信用已经影响到了我们生活的方方面面：骑共享单车不交押金？只要你的信用分够高；高铁“占座男”被列入“失信黑名单”了，大快人心！

复旦大学研究团队提出了一种突破性的自监督强化学习框架，让AI推理模型在不依赖外部强大模型指导的情况下显著提升指令遵循能力。该方法通过渐进式约束课程和智能奖励建模，成功解决了推理能力与指令执行能力之间的权衡难题，在多个基准测试中实现10-16个百分点的性能提升，同时保持了原有推理能力，为AI助手的实用性改进提供了低成本、高效率的技术路径。

为了有效地保护容器工作负载，安全架构师需要全面了解技术层和安全相关任务。这些任务旨在加固所有相关组件、管理漏洞以及主动识别和应对整个技术栈的威胁和攻击。

卓驭科技CEO沈劭劼分享智驾技术从百万行规则代码转向端到端的范式变革，接管率降低10倍，体现"为道日损"哲学。公司坚持软硬一体化设计，与阿里云深度合作，探索VLA和世界模型技术。

戴尔科技集团与AMD在数据中心领域有着紧密合作，随着第三代AMD霄龙服务器CPU的问世，这款服务器CPU现已搭载最新的戴尔易安信PowerEdge服务器，为用户带来更多选择。

复旦大学研究团队开发了Domain2Vec方法，通过将数据集分解为260个"元域"特征，实现了无需试错就能找到AI训练最优数据配比的突破。该方法仅用传统方法0.26%的计算资源就能达到同等效果，在验证集上性能提升2.83%，为AI训练提供了科学化的数据配比方案，有望大幅降低AI开发门槛和成本。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。

我们也需要一座座桥，让我们往返于物理世界和数字世界，这些“桥”是世界的连接者，更是我们人类感官的“增强者”。

香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统，首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计，将感知、决策、反应功能独立分离，让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流，在StreamingBench测试中显著超越现有系统，为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。

在近日举行的2018 ThoughtWorks技术雷达峰会上，ThoughtWorks数据和人工智能总监史凯与微软中国区CTO黎江分享了如何通过构建数据驱动的技术架构来实现数据驱动的运营和转型。

3月11日，亚马逊云科技在Amazon Bedrock又上线了，完全托管的满血版DeepSeek-R1，企业部署将更加简单。

这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环"，并据此开发了GAPT算法，在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善，在算术泛化任务中提升35%，为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。

日前，戴尔科技集团全球首席技术官兼产品与运营总裁John Roese做客著名技术商业类杂志《麻省理工科技评论》的播客节目，与主持人Laurel Ruma进行了一对一访谈。

通过数字孪生、人工智能（AI）与预测分析技术，印地车迷可以沉浸式体验NTT印地锦标赛。

实际上，这种情况较为少见。去年，全世界3182名首席信息官（CIO）中，仅有4%表示他们已将人工智能相关的应用投入生产中，或是在未来12个月内有此计划。

永不停歇的顾客价值创新是营销永远的主题，在这个过程中数智化正在发挥不可获取的作用。在个性化消费时代，服务企业数智化的用友正通过一系列的数字营销服务，助力企业营销增长与商业创新。

微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创造新纪录。用户可根据需求选择不同计算策略，平衡性能与成本。

在当下5G、物联网、人工智能等新兴技术不断涌现的时代，MathWorks如何保持创新，为工程师和科学家提供更好的开发环境呢？

阿里巴巴通义实验室开发的AgentScaler是一个能够智能使用工具的AI助手模型系列。通过创新的两阶段训练和自动化环境构建技术，AgentScaler在多个权威测试中表现优异，40亿参数的小模型就达到了300亿参数模型的性能。该研究首次实现了大规模环境自动构建来提升AI智能体能力，为AI助手的实用化应用奠定了基础。