一度万亿市值的苹果公司正处于艰难时期。

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。

NVIDIA2023年10大研究亮点，从CV到AI，从智能体到生成式AI。

不止于小众技术和投资圈，关于AI和云计算的讨论似乎无处不在。而其中最具传播力和影响力的层级，当数娱乐业务。在娱乐领域，创意和商务从业者都非常关心AI和云会对自己的技能储备带来哪些冲击，但同时也对技术大众化后的无限可能性充满期待。

NVIDIA最新发布的HelpSteer3-Preference是一个包含超过4万个样本的开放许可偏好数据集，涵盖STEM、编程和多语言等多样化任务。由专业标注者标注的高质量数据使研究团队训练出在RM-Bench和JudgeBench基准上分别取得82.4%和73.7%准确率的顶尖奖励模型，比现有最佳模型提升约10%。研究还展示了如何利用这些奖励模型通过RLHF对齐大语言模型，在MT Bench和Arena Hard等评估基准上取得显著提升。这个以CC-BY-4.0许可证发布的数据集为开发更好的通用领域指令型语言模型提供了宝贵资源。

OpenAI最近发布了自定义版本的ChatGPT，允许各家组织更轻松地以灵活方式使用生成式AI——但辩证法告诉我们，不存在只有积极作用的事物。

十年来，谷歌云平台的市场份额一直在不足10%的区间内徘徊，摆在面前的是一个要去努力攀登的陡峭山坡。

使命召唤是一款由美国动视暴雪（Activision Blizzard）有限公司开发的第一人称角色扮演射击类视频游戏，10月25日，该系列游戏最新版本《使命召唤16：现代战争》，Call of Duty®: Modern Warfare®，下文也称COD16）开始全球解锁发售，售价约60美元。

想象一下航海时代的探险家们，他们在茫茫大海上航行时，依靠天空中的星辰来指引方向。同样，当今的大型语言模型也需要某种"指引之星"帮助它们朝着正确的方向发展。这个指引之星，就是研究人员所说的"奖励信号"。

大飞和方平是两家中小企业的IT总监，老乡会上认识之后，两人很快成了朋友，经常在工作之余一起打打球、爬爬山、喝喝酒、看看电影（同漫威“死忠粉”），几乎无话不谈。

做出好的服务器CPU绝非易事。毕竟超大规模服务商和云运营商每年都在激烈竞争，要求用更少的钱买到更强的性能，所以很难找到比用服务器CPU满足他们的诉求更困难的业务。

数字化时代，你心目中的财务共享中心是什么样的？财务核算中心？标准化流程中心？实现集中办公？如果您对财务共享的印象仅止于此——那么，恭喜你！你OUT了！

这是首个系统性探索跨视角协作智能的综合性研究，由南京大学、东京大学等顶尖机构联合完成。研究团队首次将"第一人称视角"与"第三人称视角"的协作应用进行了全面梳理，提出了三大技术方向和十三个关键任务，涵盖从智能厨房到手术机器人的八大应用场景。这项突破性工作为人工智能向人类认知迈进提供了重要的技术路径和理论基础。

康奈尔大学研究团队提出了"价值引导搜索"方法，通过训练标记级价值模型来优化大型语言模型的推理过程。他们收集了250万个数学推理轨迹，训练了15亿参数的评估模型，实现了基于块的高效搜索。这种方法不需要预定义"步骤"概念，也无需昂贵的每步标注。在四个数学竞赛基准测试中，该方法使DeepSeek-1.5B模型达到了45.7%的平均准确率，与更大模型相当，同时显著减少了计算资源需求。研究团队开源了数据集、模型和代码，为高效人工智能推理提供了新范式。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

当AI正在经历"摩尔式"狂奔时，我们比以往任何时候都更应思考，如何确保技术进步不会侵蚀文艺创作这一人类文明的珍贵财富。这不仅关乎技术的未来，更关乎人类文化传承的根本。

Yale大学自然语言处理实验室研发的Table-R1模型突破性地将推理时间缩放技术应用于表格推理任务。研究团队通过两种方法提升模型能力：从DeepSeek-R1模型的推理过程中学习，以及利用可验证奖励进行强化学习。实验表明，即使使用仅有7B参数的模型，Table-R1-Zero也能在13个表格推理基准测试中媲美甚至超越GPT-4.1等大型模型。该研究不仅证明了中小规模模型通过适当训练也能实现出色表现，还为数据分析、科学研究和决策支持系统等实际应用提供了新可能。

Meta公司研究团队开发的Dynadiff技术实现了单阶段从脑部fMRI信号直接解码图像的突破，解决了现有方法复杂多阶段和忽略时间维度的问题。通过创新的"大脑模块"设计和扩散模型整合，Dynadiff在高级语义图像重建方面超越现有技术，同时能精确追踪大脑中图像表征的时间演变。研究表明，大脑中的神经模式随时间持续变化，允许连续图像的同时解码，为时间分辨率大脑解码开辟了新方向，但仍面临数据需求高和跨受试者泛化能力有限等挑战。

在数字化转型的浪潮中，企业正面临着前所未有的机遇与挑战。