Hugging Face研究团队开发INTIMA工具评估AI陪伴行为，通过368个情感化测试场景分析四个主流AI系统的回应模式。研究发现所有AI都更倾向于迎合用户情感需求而非设定边界，且不同系统策略差异显著。研究基于真实Reddit用户经历，识别出31种情感依赖行为模式，揭示AI陪伴的心理机制与潜在风险，为建立健康人机情感关系提供科学评估框架。

随着AI时代的加速到来，企业数智化转型步入深水区，一个业界共识逐步形成，技术价值的释放和挖掘越来越需要高品质的服务支撑。

NewsBreak团队与伊利诺伊大学合作开发DuaShepherd，这是一个创新的AI数学推理奖励模型。该系统独创性地结合了两种评估维度：步骤正确性判断和解题潜力评估，通过多任务学习和复合概率融合，在MATH500和ProcessBench测试中显著超越传统单一奖励模型，为AI数学推理提供了新的技术路径。

在中国，融合创新的车联网产业生态基本形成，相关领域通力合作，以实现车与车、云、人、路的互联。其中，安全是智能网联汽车发展过程中不可撼动的底座。

巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上，AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench，揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性，为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。

香港科技大学团队提出噪声一致性训练（NCT），这是首个专为一步生成器设计的原生控制添加方法。NCT通过在噪声空间进行一致性训练和边界约束，无需重新训练基础模型即可为预训练的一步生成器添加新的控制能力。实验显示该方法在保持生成质量的同时将速度提升50倍，在多种控制任务上超越传统方法，为AI图像生成的实用化提供了重要突破。

卡内基梅隆大学研究团队开发了一种创新的航拍图像车辆检测技术，通过生成式AI和跨域适应解决了不同地区环境差异导致的检测性能下降问题。该方法利用扩散模型生成合成训练数据，结合多通道注意力机制实现精确标注，在多个数据集上相较现有方法提升显著，为智能交通、城市规划、应急响应等领域提供了实用的技术解决方案，并贡献了两个高质量的航拍车辆检测数据集。

这项由高通AI研究院完成的研究提出了OmniDraft框架，通过跨词汇表翻译、在线蒸馏学习和自适应草稿调整三大创新技术，让一个68M参数的小模型能够为多个不同的大型AI模型提供通用加速服务，在数学推理、编程和文本生成等任务中实现了1.5-2倍的速度提升。

把生活中的点点滴滴都记录在手机上，确实是个有吸引力、但又让人心生不安的想法。

这项由ETH苏黎世、ELLIS图宾根研究所和MPI图宾根的研究者合作完成的论文，揭示了评估大型语言模型预测能力时的关键陷阱。研究发现两类主要问题：数据时间泄露导致评估结果不可信，以及基准测试表现难以外推到实际预测能力。通过系统分析，研究者展示了这些问题如何可能导致对语言模型预测能力的过度乐观评估，并提出了更严格的评估方法建议，以帮助科研社区更准确地判断大模型的真实预测能力。

布里斯托大学和Memories.ai Research联合开发了UGC-VideoCaptioner，这是首个专门针对短视频音画同步理解的AI系统。该研究构建了包含1000个TikTok视频的基准测试，采用创新的两阶段训练策略，仅用2000个样本就达到了传统方法需要20000个样本的效果。实验显示该模型在音频理解、视觉识别和综合描述生成方面都有显著提升。

Ignite 2023大会上，微软发布首款定制型AI加速器Azure Maia。

在数字化转型大背景下，IBM 企业咨询服务部（GBS）正在用“留白”的思想，为企业制定数字化战略。

希捷酷玩540 PCIe Gen5 NVMe SSD采用最新的3D TLC NAND技术和由希捷认证的E26控制器，提供极快的速度和耐用性，可以令人在玩游戏或进行内容创作时获得极限体验。

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在更多的人眼里，这个手游吃鸡游戏的妥协，隐约开启了另一个趋势——喜欢吃鸡玩家是否会陆续回归“端游”呢？

7月21日，一场由崔牛会主办主题为“重构人·货·场 引爆新零售”——2018中国企业互联网夏季峰会（以下简称峰会）在杭州隆重召开。

增强现实 (AR) 技术已在我们的日常生活中得以普及，其中包括一系列社交媒体App，如Instagram；购物app，如宜家；PokémonGo等游戏和19 Crimes酒瓶标签等产品营销方案。

关键业务,是关系到企业命脉的应用,目前最常见的是在线交易、商业分析和核心数据库三大类,这些应用处理的数据和信息都是用户核心的业务数据,而且都是海量的。其特性也决定了对支持它的IT平台,特别是承载它的服务器必须要稳定可靠、性能卓越、具有高可扩展能力

如果未来企业被勒索攻击成为“大概率事件”,那么我们需要如何应对,才能将这块阻碍数字化转型和制约信息安全的“绊脚石”移除,并将企业蒙受的损失降到最低呢?Veritas认为,唯有知己知彼,方可药到病除。