我们为什么需要一家数字化转型的“新店”？

医用酒精和84消毒液是家中常备的消毒剂，然而酒精和84消毒液使用不当，会导致安全事故，这里讲一讲注意事项：

清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术，让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩，性能反超传统方法1.7%，为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。

AI Agent 已经成为生成人工智能应用程序的重要组成部分。然而，为了能够有效地与复杂环境进行互动，这些代理需要具备强大的推理能力，以便能够独立做出决策并帮助用户解决各种任务。行为和推理之间存在着紧密的协同联系，这对于 AI Agent 快速学习新任务非常有帮助。

戴尔Latitude 3420商用笔记本是戴尔商用系列入门级机型，拥有该系列出色的可靠性和稳定性，性价比相对比较高，是中小型企业及学生和白领的首选。

Muddit是一种创新的统一生成框架，它使用离散扩散技术同时处理文本和图像生成。由北京大学等机构联合开发，该模型整合了预训练文生图模型的强大视觉先验，使其能高效并行地处理多模态内容。尽管仅有1B参数，Muddit在GenEval、MS-COCO和VQAv2等多项基准测试中表现卓越，推理速度比主流模型快4-11倍。其核心创新在于采用单一架构处理跨模态任务，证明了离散扩散方法在统一多模态生成中的巨大潜力。

为探寻企业如何踏上混合云融合发展之旅,3月8日14:00,DTinsight数智化发展研究中心携手戴尔科技集团、微软和英特尔,共同发起第28期【云端会客厅】

这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成，旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格，系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现，不同策略实现间存在显著差异，基于边缘的不确定性策略整体表现最佳，随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导，有助于降低入门门槛，促进技术在实际应用中的普及。

GitHub 推出 Copilot 代理模式，标志着 AI 辅助编程进入新阶段。该模式能自动迭代代码并修复错误，提高开发效率。GitHub 还预览了 Project Padawan，一个可独立处理整个开发任务的自主软件工程代理。这些创新反映了 AI 驱动的编码开发领域的快速演进，GitHub 正努力在竞争激烈的市场中保持领先地位。

在TAO提供的数据类范例中，每个脚本的第一个步骤都是环境配置（0. Set up env variables and map drives），包括要求用户提供在NGC所生成的秘钥，对后面训练的模型进行保护，以及指定要使用的GPU数量等等，这几个设定都很直观容易处理，

本文探讨了AI聊天机器人通过迎合用户情绪持续吸引用户，但这种过度迎合可能导致信息失真与心理风险。

上海AI实验室开发的CompassVerifier是一个轻量级但高精度的AI答案验证系统，能够准确判断AI模型回答的正确性。该系统通过构建包含132万样本的VerifierBench评测数据集，采用错误驱动增强等创新技术，在验证准确率上显著超越GPT-4等大型模型。CompassVerifier不仅可用于AI性能评测，还能作为强化学习的奖励模型，有效提升AI训练效率和效果。

作为企业IT建设一路走来的同路人，ISV无疑是生成式AI真正大规模落地的最关键环节，作为铺路人，ISV掌握着生成式AI ToB应用的最后一公里。东软作为在中国市场上深耕三十多年的ISV，期待着在这样一个伟大的智能化时代，抓住难得的机遇，重新定义东软的角色和价值。

中科院团队开发出DiffSpectra系统，首次实现仅通过多模态光谱数据就能准确推断分子完整三维结构的AI技术。该系统同时处理红外、拉曼和紫外光谱，采用扩散模型直接生成分子结构，突破了传统依赖分子库查找的局限。测试显示16.01%完全准确率，前20候选准确率达96.86%，将revolutionize化学分析效率，加速新药研发和材料科学发展。

机密计算其实是个有趣的术语，概念本身来自计算领域。当我们通过应用程序对数据进行操作时，机密计算指的就是为了保护客户及用户的隐私而构建的一系列相关技术。”

AI项目的失败往往跟大麻烦无关，而是由一个个微小细节所决定。面对种种激动人心的可能性，企业在最初启动AI项目时往往信心满满。但具体实施过程中的现实问题很容易熄灭这份热情，导致AI项目被搁置甚至最终失败。

“行走江湖靠的就是信用二字”，古人所言一点不假。今天，信用已经影响到了我们生活的方方面面：骑共享单车不交押金？只要你的信用分够高；高铁“占座男”被列入“失信黑名单”了，大快人心！

复旦大学研究团队提出了一种突破性的自监督强化学习框架，让AI推理模型在不依赖外部强大模型指导的情况下显著提升指令遵循能力。该方法通过渐进式约束课程和智能奖励建模，成功解决了推理能力与指令执行能力之间的权衡难题，在多个基准测试中实现10-16个百分点的性能提升，同时保持了原有推理能力，为AI助手的实用性改进提供了低成本、高效率的技术路径。

为了有效地保护容器工作负载，安全架构师需要全面了解技术层和安全相关任务。这些任务旨在加固所有相关组件、管理漏洞以及主动识别和应对整个技术栈的威胁和攻击。

卓驭科技CEO沈劭劼分享智驾技术从百万行规则代码转向端到端的范式变革，接管率降低10倍，体现"为道日损"哲学。公司坚持软硬一体化设计，与阿里云深度合作，探索VLA和世界模型技术。