台湾大学研究团队系统梳理了复合AI系统优化这一新兴领域，提出了基于结构灵活性和学习信号类型的2×2分类框架。研究涵盖26种代表性方法，从固定结构到灵活架构，从自然语言反馈到数值信号优化。团队发现了自然语言反馈在非可微系统优化中的巨大潜力，同时指出了当前面临的人工配置依赖、计算成本过高、评估范围局限等挑战，为这一快速发展的领域提供了系统性理论框架和未来发展指引。

数据孤岛与未链接系统，导致员工需要浪费大量时间移动各类信息。此外，浩如烟海的纸质表格与电子表格则迫使员工们不得不手工处理文件并核对内容是否属实。

文章探讨了AI在心理健康治疗领域应用的现状和挑战。作者认为，虽然AI治疗具有可及性强、成本低廉、使用便捷等优势，但通用生成式AI并非专为心理治疗设计，存在不确定性风险。文章提出治疗师-AI-客户三方模式，建议在专业指导下合理使用AI辅助治疗。作者强调需要更多理性、深入的讨论来正确认识AI心理治疗的机遇与风险。

这项研究展示了一种革命性的AI技术，能够仅通过音频生成高度逼真的说话视频。滑铁卢大学研究团队开发的Audio2Photoreal系统巧妙结合了深度学习、扩散模型等先进技术，实现了声音到面部动作的精准转换。该技术在影视制作、在线教育、新闻媒体等领域具有广阔应用前景，将大幅降低视频制作成本和门槛。虽然仍面临计算资源需求高、隐私安全等挑战，但其突破性创新为未来视频内容创作开辟了全新路径。

让你承认这些可能很难：承认你已经失去了对企业组织部署技术方式的控制、或者你的网络是充满漏洞的、或者你的代码写得很糟糕。

11月6日，第四届中国国际进口博览会配套活动“粤港澳大湾区半导体产业国际合作论坛”拉开帷幕。

围绕“ChatGPT+”的大幕已经拉开，微软、Google、百度、《时代》杂志、学校等等，他们都在演绎着不同的故事。

法国Inria研究所开发的TopXGen技术通过让AI先用小语种创作文章再回译成英语的创新方法，成功解决了小语种机器翻译训练数据稀缺的难题，在十种小语种上实现了翻译质量的显著提升。

这项研究提出了一种名为FOA-Attack的新型对抗攻击方法，通过全局特征和局部特征的双重优化对齐，显著提高了对抗样本在多模态大语言模型间的转移能力。研究团队通过引入基于余弦相似度的全局特征对齐和基于最优传输的局部聚类特征对齐，结合动态模型权重策略，在14种模型上的实验证明，该方法在开源和闭源模型上均大幅超越现有技术，尤其在GPT-4o上实现了高达75.1%的攻击成功率，揭示了当前视觉语言模型的安全隐患。

本文将从苹果重磅发布的iPhone16谈起，回顾苹果的AI发展历程。

Spexi通过LayerDrone基金会构建去中心化平台，激励无人机爱好者采集超高分辨率地球影像，为灾害响应和自动驾驶等空间AI应用提供数据支撑。

Trinity-RFT是阿里巴巴团队开发的开源框架，专为大语言模型的强化微调设计。它采用三位一体结构，包含RFT核心（探索者、训练者和缓冲区）、智能体-环境交互和数据流水线三大核心组件。框架支持同步/异步、在线/离线和策略内/外等多种训练模式，能优雅处理复杂的现实场景如延迟反馈和环境失败。Trinity-RFT还提供了丰富的数据处理功能和人机协作界面，并通过Trinity-Studio实现无代码操作。

随企业数字化转型的不断深入，他们正在快速对现有IT基础设施结构进行现代化改造。IDC在2020年进行的研究表明，在那些正在进行数字化转型的组织中，有68.2%的组织正在更新存储基础设施。

数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式的变革，促进经济高质量发展。5G的应用有力地推动了数字化转型。

近年来，iPhone的销量已经难以更上一层楼，但App Store从应用中抽取的佣金却在持续推动苹果利润增长。

华为研究团队提出AsyncFlow框架，通过TransferQueue数据管理模块和异步工作流优化，解决大语言模型强化学习训练中的效率瓶颈。该系统实现了平均1.59倍的吞吐量提升，支持多种训练引擎，为大规模AI模型后训练提供了高效可扩展的解决方案。

写代码的人，被代码替代……

清华大学研究团队提出VERIF方法，通过结合代码验证和大语言模型验证解决AI指令遵循中的验证难题。该方法构建22000实例数据集VERINSTRUCT，将约束分为硬性和软性两类分别处理，在多个基准测试中显著提升模型性能，同时保持通用能力不下降，为强化学习训练提供可靠验证机制。

Neo4j官网就有一句话恰当地概括图数据库的价值——“We Help the World Make Sense of Data（我们帮助世界理解数据）。”这就是为什么Nik Vora说：“图数据库的美妙之处在于，它基本上适合于每一个行业。”

奔驰的下一件大事：电动汽车。