人工智能在体育领域的应用绝不仅限于提高运动员的赛场表现。

Gartner预测，到2025年底，至少有30%的生成式人工智能（GenAI）项目将在概念验证后被放弃，原因包括数据质量差、风险控制不足、成本上升、业务价值不明确等。

来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic，一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集，填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明，在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力，32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是，将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率，还增强了模型的泛化能力，表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。

西班牙研究团队提出了一种创新的AI自我纠错方法SSC，让人工智能学会识别和修正规则中的漏洞。当AI发现自己在钻空子获得高分时，它会反思规则的合理性并主动改进。实验显示这种方法将AI的"钻空子"行为从50-70%降低到3%以下，同时提升了回答质量。这项技术有望让AI从被动执行指令转变为能够质疑和改进指令的智能协作伙伴。

阿里巴巴达摩院联合多所知名高校开发出M3Ret医学影像检索系统，首次实现单一模型处理X光、CT、超声、内镜等多种影像类型。该系统通过86万张真实医院影像进行自监督训练，在多项检索任务中超越现有方法，甚至能在未见过MRI数据情况下准确检索MRI影像，为医学AI的统一化发展开辟新路径。

戴尔科技集团将继续以完整的端到端的IT解决方案，助力基因测序技术应用，解锁生命密码，增进人类健康福祉。

这项由北京交通大学和字节跳动联合完成的研究首次证明了AI可以仅通过观看视频就学会复杂技能。他们开发的VideoWorld系统通过观察围棋对局和机器人操作视频，不仅掌握了游戏规则，还达到了围棋5段专业水平，在机器人任务中的成功率也达到70-90%。这种突破性的学习方式有望革新AI教育和技能培训领域。

在 2019 英特尔人工智能峰会现场，英特尔宣布——新推出的 Nervana 神经网络处理器（NNP）现已投入生产并完成客户交付。

约翰霍普金斯大学研究团队开发了MMBERT多语言AI模型，采用渐进式学习策略训练超过1800种语言。该模型通过逆向掩码调度和温度采样等创新技术，在多项基准测试中超越XLM-R等现有模型，甚至在部分小语种任务上超过OpenAI o3和Google Gemini。模型运行速度比同类产品快2-4倍，已开源发布。

运营数据中心的企业可以部署一些特殊的措施，以降低成为勒索软件攻击受害者的风险。当你控制了基础设施和托管设施的各个方面时，就可以采取一些措施来降低勒索软件威胁，而这在其他方面是不可能的。

这篇研究介绍了"视觉指令瓶颈调优"（Vittle）方法，该方法通过应用信息瓶颈原理，增强多模态大语言模型应对分布偏移的能力。研究不依赖增加数据量或模型规模，而是教会模型像人类一样进行"概念压缩"，在保留关键信息的同时丢弃冗余细节。在45个数据集的30种分布偏移场景中，Vittle显著提高了模型的鲁棒性，同时保持了标准任务上的出色表现，且几乎不增加推理时间。

在当今这样一个人工智能、大数据和自动化的时代，技术技能和数据素养显然非常重要。

在9月23日举办的“华为云会议，政企数字化协作基础服务”线上专题演讲中，华为云会议推出三大新品，以及宣布四大能力升级，同时携手行业伙伴创新，让远程协作成为政企数字化协作基础服务，助力企业数字化转型。

经过不懈努力，最早的可机读 Unix 版本 2 代码重新运行。这份代码运行在 PDP-11 模拟器上，包含了比 1972 年 V1 更新但不含 V2 API 调用的 Unix 版本，可视为 Unix V2 的测试版。这一发现为研究 Unix 早期历史提供了珍贵资料，填补了半个多世纪以来的空白。

刚买的电动自行车被偷了，失而复得的几率小之又小，保险公司又不愿为其承保，只能自认倒霉，你有遇到过这样的烦心事吗？

高尔夫球手、教练和爱好者们正在积极拥抱AI技术，借此完善技术、接受个性化训练，并以令人兴奋、更加身临其境的方式体验比赛。特别是在训练与球技培养方面，AI正成为价值无限的优秀指导者。

本文将阐述聊天机器人中对话交互的主要技术，从理解力、拟人、及与人互动三个方面说明当前对话系统面临的挑战。并尝试勾勒出下一代类人对话系统应具备的主要技能。

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现让AI通过玩贪吃蛇等简单游戏进行强化学习训练，竟能显著提升其在数学推理等完全不同任务上的表现。这种名为ViGaL的训练方法无需任何数学训练数据，却在多项测试中超越了专门用数学题目训练的AI模型，展现了游戏训练培养通用推理能力的巨大潜力。

当前云计算应用日趋火热，云计算所提供的大数据分析、人工智能，乃至于物联网等全新的应用也已经成为用户所关注的热点。但是云计算的基础——计算能力，却长期受到忽视。

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