抢滩中国云市场虽然挑战不小，但微软决心很大。

我们将详细介绍AlphaGo是什么以及它的工作原理。

面对制裁，“补洞”只是一时之举，解决全人类面对的未知问题，才是华为在无人区的奋斗之本。

11月16日，2023智慧家庭产业链大会·中国移动连楹智慧家庭创客马拉松大赛决赛在杭州成功举行。

百川智能等机构的研究团队提出了一种创新方法，利用答案格式和长度作为替代信号，无需标准答案就能训练大型语言模型解决数学问题。研究发现，在训练初期15步内，仅基于格式正确性的奖励函数就能产生与标准GRPO算法相当的性能提升。随后引入长度奖励后，这种方法甚至在某些情况下超过了依赖标准答案的传统方法，使用7B基础模型在AIME2024上达到40.0%的准确率。研究揭示了一个关键洞察：基础模型就像已掌握数学和逻辑推理技能但考试表现不佳的优秀学生，只需培养良好的答题习惯即可充分释放其潜能。

浙江大学研究团队开发的"自制动力训练"（Self-Braking Tuning，SBT）方法解决了大型语言模型在推理过程中的过度思考问题。该方法不依赖外部干预，而是培养模型自主识别冗余推理并适时终止的能力。研究者通过分析推理效率比率和过度思考标记比率，构建了两种数据策略：SBT-E（精确版）和SBT-D（动态版）。实验结果表明，经过训练的模型在多个数学基准测试上保持原有准确率的同时，将标记消耗减少了30%到60%，显著提高了推理效率。这项创新使AI系统能更像人类一样有效思考，为资源受限环境下的AI部署提供了新解决方案。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

《Transformer Copilot》论文提出了一种革命性的大语言模型微调框架，通过系统记录和利用模型训练过程中的"错误日志"来提升推理性能。研究团队受人类学习者记录和反思错误的启发，设计了一个"副驾驶"模型来辅助原始"驾驶员"模型，通过学习错误模式并在推理时校正输出。这一方法在12个基准测试上使模型性能提升高达34.5%，同时保持计算开销最小，展现了强大的可扩展性和可迁移性，为大语言模型的优化提供了全新思路。

既然，BI市场有着如此惊人的市场潜力，相关的市场玩家也是纷纷“你方唱罢，我登场”。这里面既有传统的BI厂商，也有众多的创新BI玩家。那么，在如此竞争激烈的市场，谁能最终执牛耳呢？

数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。

对于资产重、成本高、政策紧、市场不稳定的钢铁企业来说，数字化转型迫在眉睫。

11月8日，在2023年世界互联网大会上，奇安信集团举办了NGSOC产品战略升级发布会，作为奇安信集团的核心产品之一，NGSOC曾是2022年北京冬奥会安全运营中心核心安全监测平台，连续4年在态势感知与安全运营领域市场份额第一。

一天，戴尔易安信售前工程师张杰接到了某市综合治理办公室分管信息化王主任的电话…….

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

当前，全球通信云已经步入2.0时代，最大的变化在于通信形式的变革：传统短信+语音的通信形式将逐步向包括即时通讯IM+实时音视频RTC的互联网通信转变。

高岑说，“IBM试图在分布式架构和集中式架构之间打造这样一个‘桥梁’，为用户提供既保证高可用性、超强的纵向扩展能力，又提供快速顺应市场环境要求，缩短开发周期，灵活开源的最新横向扩展技术。”

人们将2023年视为AI发展历程中的分水岭。

这项研究提出了统一预算感知（UBA）学习率调度器，解决了深度学习训练中的关键问题：如何在有限迭代次数下获得最佳模型性能。北京大学的研究团队通过构建理论框架，推导出一种只需单一超参数φ的学习率调度方法，实现了灵活性与简单性的平衡。实验结果显示，UBA在视觉和语言任务中，跨不同网络架构和训练预算，始终优于现有方法。该研究不仅提供了理论基础，还建立了参数φ与优化难度的关联，为机器学习实践者提供了一个强大且易用的工具。