文章介绍了强化学习这一无需大量标签数据的新型学习方式，通过试错和反馈机制推动 AI 高效突破，颠覆传统模型同时启迪未来智慧。

这项由宾夕法尼亚州立大学研究团队开发的FOVER方法解决了AI推理验证器训练中的两大难题：数据标注成本高和应用范围有限。研究者利用形式验证工具（如Z3和Isabelle）自动检查AI在形式逻辑和定理证明任务中的每一步推理是否正确，创建了高质量的训练数据集。令人惊喜的是，经过这种训练的验证器不仅无需人工标注数据，还能泛化到各类推理任务，在12个不同基准测试中表现优异，甚至在某些任务上超越了使用人工标注训练的验证器。这为提高AI推理能力提供了一条高效、通用的新途径。

在我们努力发展数据恢复技术的同时，勒索软件的攻击能力也在水涨船高，正与邪的对立问题可能永远都不会消失。所以我们需要尽可能的加强数据保护，以守为攻，主动对抗勒索软件。

这项研究提出了"适应再连续学习"（ACL）框架，一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整，ACL使模型既能更好地学习新知识（提高可塑性），又能保留已有知识（维持稳定性）。实验证明，该框架能显著提升各种连续学习方法的性能，为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。

SUSE宣布将通过SUSE Cloud Application Platform为大受欢迎的Cloud Foundry开发模式推出新的Kubernetes原生实施，进一步提升公司帮助企业加快应用交付、加速创新和提高业务敏捷性的能力。

英特尔公司今天宣布，该公司帮助美国能源部建造的超大规模超级计算机Aurora的所有计算模块已经安装完毕。

近日,安全多云数据韧性领域的领导者Veritas Technologies宣布,其在《IDC MarketScape:2023年全球网络恢复供应商评估》[1]中被评为领导者。

格力电器董事长兼总裁董明珠、金蝶集团董事会主席徐少春、疫情光峰科技CEO薄连明、柔宇科技董事长刘自鸿相聚珠海格力总部，共同探讨“疫情后中国制造业的新方向”。同时，也为中小制造业分享行业标杆复产达产的好方法，助其收获信心、找到危机的本质。

本文探讨了企业在部署AI工作负载时面临的挑战,特别是数据引力问题。文章指出,与过去不同,公有云不再是首选方案。企业需要更具针对性的方法来控制数据和知识产权,同时保持性能和弹性。文章建议采用企业级AI方案,在本地部署开源模型,以实现更好的成本效益和控制。

思科发布原型量子网络芯片，借助量子纠缠实现光子对互联，为分布式量子计算和传统系统提供高性能、安全通信解决方案。

11月23-24日，京东大学首期无界营销高级研修班在“京”举行。32位来自十堰的企业家们积极参与，与无界营销领域行业专家共同交流学习。

一、为什么我们需要更好的图像生成评估方法？ 想象一下《小王子》中的一个场景：叙述者试图安慰悲伤的王子，说道："我会为你的花画一个围栏。"这个简单的描述实际上隐藏着一个复杂的挑战。要画出一幅合适的图，不仅需要准确地遵循文字描述（画一朵花周围的围栏），还需要确保画中的花就是王子心爱的那朵特定的花——拥有独特外观和历史的花。

西安交通大学等机构研究团队提出的"基于先验的深度思考"(DP)框架，通过充分利用知识图谱中的结构信息和约束条件，显著提升了大语言模型的推理可靠性。该框架包含知识蒸馏、规划、实例化和内省四个组件，通过渐进式知识蒸馏策略和推理内省机制，使模型能生成更忠实和可靠的回答。在三个基准数据集上的实验表明，DP不仅提高了推理准确性，特别是在ComplexWebQuestions数据集上的Hit@1提升了13%，还大大减少了模型交互次数，展现出极高的实用性。

2022年11月2日，中国上海，Ambarella（下称“安霸”，纳斯达克股票代码：AMBA，专注于AI视觉芯片的半导体公司）的CV3 AI域控制器SoC系列在2022年电子工业奖中被授予年度汽车产品奖，并在年度半导体产品类别中获得高度赞扬。

这项研究提出了量化零阶优化（QZO）方法，解决大型语言模型微调时的内存瓶颈问题。研究团队通过创新性地结合模型量化（将权重从16位压缩到4位）和零阶优化（通过前向传递扰动估计梯度），同时消除了对梯度和优化器状态的存储需求，将总内存消耗减少了18倍以上。实验表明，QZO在各种自然语言处理任务上表现优异，甚至能在单张24GB的消费级GPU上微调13B参数的模型和Stable Diffusion 3.5 Large。这一技术突破为资源有限的研究者提供了微调大模型的可能性。

对于大规模数据中心的大量服务器来说，无线网络可能不是一个实用的解决方案。如果无线技术不断进步，这种情况可能会随着时间的推移而发生改变（尽管性能足以满足大多数数据中心需求的无线技术尚未出现）。

上海交大研究团队开发的VideoREPA是一种突破性的视频生成框架，通过令牌关系蒸馏技术将视频理解模型中的物理知识转移到文本到视频（T2V）扩散模型中。与传统方法不同，VideoREPA关注空间和时间关系的对齐，使生成的视频更符合物理常识。实验表明，这种方法在VideoPhy基准测试中将物理常识分数提高了24.1%，明显优于现有技术。该研究为创建更真实的AI生成视频提供了新思路，展示了理解能力与生成质量间的密切关联。

今年两会政府报告中“新基建”相关政策的出台，为减速中的汽车产业提供了加速发展的动力。“新基建”将为汽车行业带来哪些新机遇和挑战？踌躇不前的汽车行业，将如何抓住此次机遇，升级转型，重振旗鼓？

品牌竞争和核心是对消费者注意力的竞争，是占领消费者心智的竞争。零售品牌更加关注这种竞争。零售商们更将购物视频看做打开消费者钱包大门的利器。

想象一下，你是一位烹饪大师，准备制作一道复杂的全餐。你的食材柜里有各种各样的食材——肉类、蔬菜、调料、面粉等等，数量远超你一次能用的量。传统方法可能是从每类食材中随机挑选一些，但这样做往往效率低下。