面对挑战，延锋汽车的做法是——携手像IBM这样技术领先且拥有丰富企业经验与技术专长的公司，共同探索数据为先的数智化之路，实现降本增效与创新发展。

如果说去年的关键词是建设与扩建，那么今年，企业已经开始从自己的AI投资当中获益。在短时间内，AI（特别是生成式AI）已经从大多数企业眼中的新兴研究领域，转变为一整套对企业生产力及个人日常生活具有积极影响的现实技术。

然后就他写着写着，Prompt就越写越长。因为他发现，原来是可以把思考结构给封装进去的，他之前读了大量的这种工具书，脑子里全是各种各样的方法论，随便掏一个，就能咣咣咣咣大量的写。

Unity是基于Microsoft .Net Framework开发的游戏引擎

21世纪初，传统电视迈入了互联网电视发展阶段，电视机开始接入互联网，除了可以看有线电视节目，还可以通过互联网从电视机原生平台里观看影片。

耶鲁大学团队开发了全球首个AI科学实验设计评估系统ABGEN，测试了18个先进AI模型设计消融实验的能力。研究发现最好的AI系统得分4.11分，仍低于人类专家的4.80分，但在人机协作模式下表现显著改善。研究还发现现有自动评估系统可靠性不足，建立了元评估基准ABGEN-EVAL。这项研究为AI在科学研究中的应用提供了重要评估框架。

耶鲁大学团队构建了首个科学图表理解评估基准MISS-QA，测试AI模型解读科学论文示意图的能力。通过评估18个前沿模型发现，即使最先进的AI模型准确率也仅达78.3%，远低于人类专家的89%。研究揭示了AI在图表理解、信息检索和推理方面的五大弱点，为科学AI应用的发展提供重要参考。

随着“Granite Rapids”至强6的发布，英特尔决定放弃使用HBM内存，转而采用其希望推向主流的MCR DDR5主内存。

我们应该给予更多观察视角与讨论空间之后，再度审视ChatGPT，或许它于教育而言是一场“阳谋”。

「当一个人做梦时，那只是梦；但当很多人一起做梦时，那便是现实。」而微软，正在把很多人的「梦」变成「现实」。

韩国KAIST团队开发的Mol-LLaMA是首个能像化学专家一样理解分子并解释其性质的AI系统。该系统通过融合2D和3D分子信息，不仅能准确预测分子特性，还能详细解释背后的科学原理，在药物发现、化学教育等领域展现出巨大应用潜力，为分子科学研究开启了AI辅助的新时代。

这项由哈佛大学、OpenAI等顶级机构联合开展的研究颠覆了物理学界对胶子散射的传统认知。研究团队发现，长期被认为不存在的"单负胶子散射"实际上在特殊的克莱因空间和半共线条件下可以发生，且表现出分片常数行为。更令人瞩目的是，关键公式由GPT-5.2 Pro首先提出并由AI完成证明，展现了人工智能在前沿物理研究中的突破性作用，为理论物理学和科学发现开辟了新的研究范式。

本文将对亚马逊云科技构建的云上安全堡垒一窥全貌，进而解构其提出的三大安全理念，以飨读者。

从机器人的发展历程来看，让门框机器人和“笨笨”成为现实也是迟早的事。

ByteDance联合普林斯顿大学提出CASTLE技术，通过"前瞻钥匙"机制让AI语言模型突破传统"只看前文"的局限，能够在理解每部分内容时整合后续相关信息。该技术在保持计算效率的同时显著提升了模型性能，在多个基准测试中表现优异，为AI更好地理解全局上下文和处理复杂语言现象提供了新解决方案。

百分点基于实践探索自主研发出了OSS，可以将海量的网页内容、图片、音视频等非结构化数据，在高并发的场景下被快速、准确的存储及方便的下载。

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。

在AI的发展过程当中，英特尔持续投入，进一步丰富了AI计算平台和方案，把更多选项提供给开发者。硬件架构的不断细分，满足了用户特定的数据处理类型和需求；统一的软件开发平台让开发者可以充分利用不同AI加速芯片方案。

台湾国立大学研究团队开发了SAKURA，首个专门评估大型音频语言模型多跳推理能力的基准测试。研究发现，即使最先进的模型也面临两大挑战：一是在识别某些音频属性（如情绪）时准确率不高；二是即使能正确识别音频信息，也难以基于这些信息进行多步推理。对比实验显示，当同样的信息以文本形式提供时，模型推理能力显著提升，表明当前模型未能有效整合音频表征进入推理过程，这为未来开发真正能"听懂并思考"的AI系统提供了重要方向。

明尼苏达大学团队开发的MPO系统让AI评判具备了类似人类的元认知能力，能够自我反思并动态调整评价标准。该系统有效解决了AI训练中的"奖励欺骗"问题，在文章写作、文档总结、道德推理和数学推理四个任务中都表现出显著优势，为构建更智能、更可靠的AI系统开辟了新路径。