中科院深圳先进技术研究院团队首次全面梳理了大型语言模型评测领域，分析了283个代表性基准，将其归纳为通用能力、领域专业和特定目标三大类别。研究揭示了现有评测体系面临的数据污染、文化偏见和静态评测等关键挑战，为构建更科学公正的AI评测框架提供了重要指导，推动人工智能技术向更安全可靠的方向发展。

这项研究提出了"用生成图像思考"的创新范式，使AI能够通过生成中间视觉步骤在文本和图像模态间自然思考。研究者实现了"原生长多模态思维过程"，使大型多模态模型能够生成视觉子目标和自我批评视觉假设。实验表明，该方法在处理复杂多物体场景时性能提升高达50%，为医学研究、建筑设计和刑事侦查等领域开创了新的应用可能。

日前，专注于销售科技（SalesTech）的AI企业服务公司——循环智能（Recurrent AI）举办主题为“智见未来，有迹可循”的云端发布会，重磅发布其包含三大产品矩阵在内的整体产品方案及“盘古”零样本NLP平台

《华为地产行业数字化白皮书》是“懂行人”华为携手克而瑞，在深入调研行业TOP 50企业后共同发布的中国房地产数字化转型新解读。

我们可以看到随着云计算的深入发展以及企业上云步伐的加快，PaaS市场的爆发只是时间问题。当然，这也有赖于相关厂商以及生态的发展。

新加坡科技大学研究团队发现小型AI语言模型存在"长思维链退化"现象：当用少量复杂推理样本训练时，模型性能反而大幅下降。研究显示用8000个样本训练的小模型准确率可降75%，但大规模训练（12万+样本）配合强化学习能实现显著提升。研究首次系统阐释了错误累积机制，为小型AI模型训练策略提供重要指导，颠覆了"少量高质量数据即可改善小模型"的传统认知。

SSD（固态硬盘）的寿命问题是用户使用全闪存存储时关注焦点，如何让用户放心使用全闪存存储，保障存储系统不会因为SSD寿命耗尽而出现问题，是全闪存存储厂商面临的挑战。

最近我们留意到“World of DaaS”节目邀请到了一位重量级嘉宾——安妮·杜克（Annie Duke）。她的履历堪称传奇：前职业扑克冠军，职业生涯中斩获逾400万美元奖金，并将2004年世界扑克系列赛金手链收入囊中。如今，她成功转型为决策策略领域的权威专家，著有《对赌：信息不足时如何做出高明决策》与《放弃：懂得何时放手的力量》等畅销作品。在这期视频中，安妮·杜克与主持人展开深度对话，一步步剖析风投在项目评估过程中常见的认知陷进，并分享了如何运用决策科学的原则来优化投资策略、提升决策质量。

芯片制造，是一个“点沙成金”的过程，总体上分为三步，从上游的IC芯片设计，到中游的芯片制造，再到下游的封装测试，其间要经过数百道工艺的层层精细打磨，方可制成芯片成品。

企业必须知道转型到底意味着什么。这不只是技术变革，而是整个企业管理的变革，因此每个环节都至关重要。

阳光纸业集团是国内造纸包装行业的领先企业，年造纸产能达到135万吨。不过，中国造纸包装行业一直以来都是采用传统的业务模式，整个行业自动化、现代化和集中化程度偏低，难以形成规模效应，降低生产成本。

多年前，AMD曾占据x86服务器处理器市场25%的份额。苏姿丰博士一直坚信数据中心市场是AMD的重大机遇，并且其回报也相当丰厚，近几年，AMD持续并不断加大对数据中心市场进行投资，在该领域开发新产品，保持市场整体的活力。

时代发展的浪潮从来都是汹涌澎湃,波澜惊涛中总有踔厉奋进的弄潮儿,深植厚壤,头顶星空,勇毅前行。

CIO们正面临众多复杂挑战，其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题，人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括：AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。

2024年，是实现“十四五”规划目标任务的关键一年，包括5G、AI在内的信息通信技术是新质生产力的重要组成部分，是支撑数字经济蓬勃发展的重要“底座”，是激活数据要素潜能、驱动经济社会数字化转型、推动数字政府建设的新引擎。

经营管理的数字化正在让企业变得越来越聪明。

成立于去年的IBM数销中心，是IBM在全球的三大超级数销中心之一，也是IBM自身进行数字化转型的“试验田”。

通过全新开创的HOMM模式，鹏博士大数据将由“自建自营”逐步向“自建自营＋合作共建＋受托运营”转变，从而进一步树立行业竞争优势，抢占制胜先机，并以多元化的合作模式为IDC行业的发展提供创新思路，引领数据中心商业变革。

气候变化是当今人类面临的最紧迫威胁。而21世纪，AI是应对气候变化的强大工具之一。

这篇博客解析了Datadog公司开发的TOTO模型，一款拥有1.51亿参数的时间序列预测基础模型，专为可观测性数据设计。研究团队同时推出了BOOM基准数据集，包含3.5亿个观测值和2,807个真实时间序列。TOTO创新性地结合了因果归一化、比例因子化注意力和学生T混合模型等技术，在BOOM、GIFT-Eval和LSF三大基准测试中均取得了最先进性能，证明了领域特定基础模型的优势。