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。

余承东的“华为三部曲”

阿里巴巴集团和同义实验室的研究团队推出了WebDancer，这是一种能够在网络上自主搜索信息并回答复杂问题的智能体系统。研究团队提出了一个四阶段构建框架，包括数据合成、轨迹采样、监督微调和强化学习。他们创新性地开发了CRAWLQA和E2HQA两种方法来生成高质量训练数据，并采用ReAct框架使智能体能够交替进行思考和行动。实验结果表明，WebDancer在GAIA和WebWalkerQA等基准测试中表现优异，甚至在某些情况下超越了GPT-4o，证明了该方法在构建自主信息搜索智能体方面的有效性。

疫情来袭，使许多国家、企业和个人措手不及，在一些国家甚至是人仰马翻。新冠病毒给我们带来了新常态，现如今，唯一确定的就是不确定性。一些影响是短期的，但是许多的影响将会成为世界需要长期面对的挑战。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

据 QYResearch，23 年全球 搜索引擎市场规模超 2000 亿美元。

自18世纪以来,人类历史已经历了三次较大的科技及产业革命。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

这项研究由人民大学与中科院联合团队开发的STAR-R1，通过创新的强化学习方法显著提升了AI的空间变换推理能力。与传统监督学习不同，STAR-R1采用细粒度奖励机制让AI学会像人类一样思考，在物体属性变化识别任务中取得了61.4%的准确率，远超GPT-4o等顶级模型。研究发现AI在训练中展现出人类般行为模式：面对简单场景快速判断，遇到复杂视角变化则全面比较所有物体。这一突破不仅在所有11个评估指标上表现最佳，尤其在跨视角场景中比传统方法高出23%，为AI空间认知发展提供了新方向。

为了竞争，英特尔需要一种新的战略——这正是该公司的新任首席执行官Pat Gelsinger正在试图为这家公司带来的东西——以及美国和欧洲政府的财政支持。非常重要的一点是，其芯片代工业务的规模。这正是苹果公司能够成为关键的地方。

智能手机上搭载的摄像头每一年都在不断升级，但2017年的发展势头则远超以往任何一年。这一次，我们不再单纯从苹果与三星(以及谷歌)当中选择胜者，而能够真正整理出智能手机摄像头领域的“第一梯队”。

为训练深度神经网络量身定制的第一批商用芯片将于今年上市。由于训练新的神经网络模型可能需要几周或几个月的时间，因此这些芯片可能是迄今为止制造出的最大、也是最昂贵的商用芯片。