深圳大学、腾讯等机构联合提出ReDit方法，通过在离散奖励信号中添加随机噪音解决AI训练中的梯度不稳定问题。该方法将学习速度提升约10倍，在数学推理等任务上显著改善模型性能，为大语言模型训练提供了简洁高效的优化方案。

2020年，疫情影响宏观经济与微观个人发展，从全球化格局变化，到留学等个人话题的热议，不确定性成为了2020年的关键词之一。

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

蒙纳什大学等机构联合开发的VLIPP框架首次让AI视频生成真正"懂"物理定律。该系统通过视觉语言模型预测物理运动轨迹，再由视频扩散模型生成高质量画面，在两大权威基准测试中全面超越现有方法，为影视制作、教育等领域带来革命性突破。

在华为云的众多云服务器之中，首推云耀云服务器（HECS）这一款。它与之前的ECS有何区别呢？

康奈尔大学研究团队发现，预训练的大语言模型具备惊人的"密码破解"能力，能够仅通过观察例子就自动学会识别和预测隐马尔可夫模型中的隐藏模式。这种"上下文学习"能力在多数情况下达到理论最优水平，大大降低了复杂数据分析的技术门槛，为生物学、心理学等各领域的科学研究提供了强大而易用的新工具。

谷歌联合康奈尔大学等机构的研究团队开发出革命性的"文本到文本回归"方法，让AI直接阅读系统日志预测性能，在谷歌Borg集群上达到0.99的预测准确率，比传统方法精确100倍，将预测时间从18小时缩短至几秒钟。

Matter、FAST 还有 Stable Diffusion，这都是些什么？搞清它们的定义，才能跟上 2023 年的最新趋势。

有购买需求就要考虑价格问题,数字化系统也不例外。

Schnucks公司的核心价值观之一是“尝试新事物”，公司为技术团队提供了空间和资源在机器人、数字和数据解决方案方面进行创新和创造。

中科大研究团队创建了S2S-Arena平台，这是首个专门评测语音AI情感理解和表达能力的综合测试系统。通过154个测试样本和人工评判，研究发现GPT-4o在语音情感理解方面表现出色，但所有AI在情感表达上仍有很大提升空间，为语音AI发展指明了新方向。

香港大学团队开发出AI数据库修复工具BIRD-FIXER，能自动诊断和修复SQL查询错误。该研究构建了包含1100个真实SQL问题的基准测试，创新性地采用"逆向工程"策略生成训练数据，让AI学会像专家一样调试代码。BIRD-FIXER在基准测试中达到38%的成功率，超越多个商业AI模型，为中小企业提供了实用的数据库问题解决方案，大大降低了SQL使用门槛。

阿里巴巴淘宝团队开发的RecGPT推荐系统，通过大语言模型深度理解用户购物行为背后的真实意图，实现了从"学点击推点击"到"理解需求推商品"的根本转变。系统在淘宝全面部署后，用户体验多样性提升6.96%，点击率增长6.33%，同时有效缓解了推荐系统的马太效应，为数亿用户提供更智能的购物体验。

大数据应用推动了对于让内存更接近计算资源的架构的需求，但人工智能和机器学习进一步证明了硬件和硬件架构在成功部署中发挥的关键作用。不过有一个关键问题，那就是内存应该驻留在哪里。

多云（Multicloud）是一种企业计算资产部署的新方法。但是，要对一个完整的多云部署环境做成本优化，可能是一件非常棘手的事情，因为你可能没有统一的管理平面来部署、监控和管理所有分布式IT资产。

摄影测量技术可以更快地提供有关珊瑚礁随时间变化的更详细信息，从而作出更明智、更及时的决策。

作为百年科技企业，IBM正在用行动传递这样的价值观：让科技造福于人，这既是科技发展的起点也是归属。

瑞典皇家科学院宣布2024年物理奖颁给了，两位AI先驱Geoff Hinton和John Hopfield。两位提出的Hopfield网络、玻尔兹曼机器、神经网络、深度学习、反向传播算法、模仿人类大脑等技术概念。

你将在30年后的CES上看到什么？这篇文章帮你大胆猜测了一下。

今年的re:Invent上，Andy Jassy再次为全球40多万名注册观众带来长达三小时的主题演讲，并且一口气发布27项创新的云服务和功能（当天总共发布43项新服务和功能），令到场的媒体和分析师惊叹。