Essential AI团队通过系统研究发现，大语言模型的反思能力在预训练阶段就开始萌芽，而非传统认为的仅在强化学习后出现。研究团队对OLMo-2等模型的240个检查点进行测试，发现简单的"Wait,"触发词就能激发模型识别和纠正推理错误的能力。这种反思能力随预训练规模增长而提升，在数学、编程、逻辑推理等六个领域都有体现，为AI系统的高效开发提供了新思路。

华为诺亚方舟实验室联合多家机构开发了Bourbaki系统，通过自生成目标条件马尔科夫决策过程让AI学会像数学家一样设定中间目标来证明定理。该系统在PutnamBench数学竞赛数据集上成功证明26个定理，创造7B参数模型新纪录，为自动定理证明从盲目搜索向结构化推理的转变提供了重要突破。

那么面向AIGC时代产生的新的应用和海量数据，对于数据存储行业带来怎样的挑战和机遇？整个存储系统应该如何进化？我们通过与存储领域的专家沟通来呈现一个目前存储产业的应对之策。

12月15日，以“数字化转型下的智慧城市”为主题的2020上海智慧城市体验活动迎来了重头戏——主题为“智慧上海·进而有为”的上海城市峰会2020隆重召开。

日前，以“因为有你 披荆斩棘”为主题的浪潮商用机器2022合作伙伴生态大会正在全国十五座城市火热上演。

上海AI实验室等多所高校联合提出φ-Decoding方法，通过让AI在推理时进行前瞻性采样和智能剪枝，解决了传统自回归生成的短视性问题。该方法在多个推理任务上显著提升了大语言模型性能，平均改进超过14%，同时保持了6倍的计算效率优势，为推理时优化提供了实用的解决方案。

看眼下，混合云与AI已是大势所趋；看未来，量子计算机、纳米级芯片、区块链等技术也有突破性进展和完整路径规划。这便是“蓝色巨人”的科技洞见。

预训练和强化学习就能AGI，我的朋友已经不涂防晒霜，Anthropic研究员Douglas：模型对全球GDP的影响类似中国崛起

Spark 集群通常与Hadoop集群比如YARN、HDFS、ZooKeeper等同时部署。

这项由中科院计算所团队开发的REFINEX框架，通过创新的删除式编辑方法，解决了AI训练数据质量低的问题。该方法先用专家模型生成高质量文本，再提取删除操作训练小型编辑模型，既保证了数据质量又提高了处理效率。实验显示，REFINEX让750M参数模型性能提升2.6%-7.2%，同时显著降低训练成本。

清华大学研究团队开发出H3DP系统，让机器人具备了类似人类的"三重分层思考"能力。该系统通过深度感知分层、多尺度视觉表征和分层动作生成三个层次，实现了视觉感知与动作执行的深度融合。在44个仿真任务中平均提升27.5%性能，在真实世界复杂操作中提升32.3%。这项技术为机器人在杂乱环境中的精确操作和家庭服务应用奠定了重要基础。

在GMIC大会期间成功举办。纷享销客创始人&CEO罗旭发表“新时代 新营销 新增长”的主题演讲，同时重磅发布纷享销客连接型CRM 7.0新品。

Xbench是知名投资机构红杉中国推出一款全新的AI基准测试工具，旨在真实地反映AI的客观能力，其在评估和推动AI系统提升能力上限与技术边界的同时，会重点量化AI系统在真实场景的效用价值，并采用长青评估的机制，去捕捉AI产品的关键突破。

中科大团队开发的DreamScene系统实现了从文本到3D场景的端到端自动生成，只需1.5小时即可创建完整三维场景。该系统采用GPT-4进行智能场景规划，通过形成模式采样法生成高质量物体，并支持灵活的后期编辑功能，在生成质量和效率上显著超越现有方法。

阿里巴巴通义实验室的研究团队开发了HumanOmniV2，这是一个能够真正"读懂"人类复杂意图和情感的AI系统。该系统通过改进强化学习方法，让AI在回答问题前必须先全面理解多模态背景信息，解决了现有AI模型忽略重要线索和缺乏全局理解的问题，在多项测试中表现优异。

在今天举办的国际消费电子展（CES）上，英特尔发布了全新第13代英特尔酷睿移动处理器，为移动平台带来更胜一筹的性能和体验。32款全新的移动处理器为多个笔记本细分市场提供了更为丰富的功能特性。

4月26日，纷享销客2020销售增长大会暨春季战略与新品发布会，在GMIC大会期间成功举办。纷享销客创始人&CEO罗旭发表“新时代 新营销 新增长”的主题演讲。

利用NVIDIA Jetson和Amazon SageMaker平台通过使用云+端结合的方式，我们将打造一个边缘智能的方案（整体方案架构如下）。

将云安全落到企业关键的业务场景之前，应该先了解现在的云计算安全技术趋势。

这篇研究首次系统探索了验证粒度对大型语言模型测试时扩展的影响。研究团队通过提出可变粒度搜索（VG-Search）算法，挑战了传统的固定验证频率范式。实验表明，根据任务难度和计算预算动态调整验证粒度，可以在减少超过52%计算量的同时，将准确率提高3.6%。这一发现为优化大模型的推理效率提供了全新思路，特别适用于计算资源受限的场景。