所有这一切都将回归最初的主题：HPC创新需要大量时间，量子加经典的混合系统可能才是最终解决之道。未来的计算基板可能会以分子、光子甚至是其他未知的形式，工程师和科学家们距离正确答案还非常非常遥远。

在过去的几年里，随着我们所处的全球生态系统变得越来越复杂，制造业开始面临新的挑战。

作为整个电气化出行的专属合作伙伴，ENNOVI致力于为中国区和全球市场提供一流的服务。

约翰霍普金斯大学团队开发出突破性技术，仅通过分析普通视频中人眼无法察觉的微小颜色变化，就能检测血管功能异常。该技术利用人工智能识别心脏跳动在皮肤表面产生的细微光学信号，为心血管疾病提供便捷的无接触筛查方法。研究成果发表于2024年CVPR会议，有望推动远程医疗和个人健康监测领域的重大变革。

9月7日，2018 ODF（OPEN-SOURCE DATABASE FORUM）开源数据库论坛暨MariaDB中国用户者大会在北京隆重召开，指导单位相关领导、企业相关负责人和来自全国各地的数百名数据库领域的开发者和技术爱好者会聚一堂。

ChatGPT虽然是目前最受欢迎的AI聊天机器人，但它并非万能。文章指出11个不应该使用ChatGPT的场景：诊断健康问题、处理心理健康、紧急安全决策、个人财务税务规划、处理机密数据、违法行为、学术作弊、监控实时信息、赌博预测、起草法律文件以及创作艺术。AI可能产生错误信息、缺乏实时数据更新，在高风险场景下可能造成严重后果。用户应了解其局限性，在关键决策时寻求专业帮助。

首尔国立大学研究团队提出了"多模态对抗组合性"(MAC)基准测试，评估预训练多模态表示(如CLIP)在理解文本与图像、视频、音频关系时的组合性弱点。研究使用大语言模型生成欺骗性文本，通过样本成功率和多样性双重指标进行评估。团队创新性地提出了多样性促进自训练方法，即使使用较小的Llama-3.1-8B模型，也能显著提高攻击成功率和多样性。实验在COCO、MSRVTT和AudioCaps数据集上验证，该方法优于现有技术，并展示了良好的跨模型迁移性，为构建更可靠的多模态系统提供了重要见解。

Luckin的新书《机器学习与人类智能：二十一世纪教育的未来》认为，如果我们不希望自己的孩子及他们的老师变成机器人，那么必须从根本上重新对智力做出重新定义。

自动驾驶开发商Nuro与豪华电动车制造商Lucid建立合作伙伴关系，获得Uber投资，共同打造机器人出租车新玩家。Nuro从纯配送市场转向授权自动驾驶技术，Lucid负责车辆制造并集成Nuro硬件设计，Uber拥有并运营车辆。该合作计划6年内生产至少2万辆汽车，主打豪华路线。随着行业竞争加剧，成本控制和差异化服务将成为关键因素。

普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型，发现了复杂性与性能间的非线性关系：模型复杂性存在最优区间，超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象，提出了数据量与模型复杂性的平方根关系，并开发了渐进式复杂性调整策略，为AI系统设计提供了重要指导原则。

整个芯片领域十分的“卷”。前有ChatGPT席卷带来的AI热潮，使全球各地的组织机构，正加快AI科学的探索、业务转型以及面向消费者的改善服务。

“数据丢失”一词听起来略显专业，似乎和普通人关系不大，但其实自人类有了语言、文字和书籍以来，广义上的“数据丢失”就屡见不鲜。大到朝代断代，文字失传；小到古法工艺难以再现，典籍流失。

模型训练越来越不需要人类了！清华等提出RLPR，让AI通过语言直觉训练

清华大学研究团队开发了AMFT自适应元微调方法，通过智能元学习控制器动态平衡模仿学习与强化学习，解决传统AI训练中的灾难性遗忘问题。该方法在数学推理、视觉推理等多项任务中创造最佳成绩，不仅提高了性能还增强了泛化能力，为开发更可靠的AI推理系统提供了新思路。

作为国内云原生领域的标杆会议之一，CNBPS2020聚焦云原生最佳实践，汇聚最新云原生技术趋势和最全云原生技术栈。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

西安交通大学与蚂蚁集团联合发布HumanSense研究，首次建立了AI情感智能的系统性评估框架。通过3882道真实场景测试题，研究发现当前最先进AI在人际互动理解方面仍有巨大提升空间，人类得分87.5%而AI仅57.8%。研究团队通过多阶段强化学习训练，成功提升了AI的多模态推理能力，让AI学会像心理咨询师一样观察、理解和回应人类情感，为开发更具共情能力的AI系统奠定了重要基础。

华盛顿大学联合微软研究团队发现，AI仅用一道数学题训练就能将推理能力从36%提升至74%，颠覆了传统"海量数据才能训练强AI"的观念。这种"单例强化学习"方法在多种模型上都显示出惊人效果，揭示了AI内在推理潜力的激发机制，为低成本训练高性能AI系统开辟了新路径。

现实生活中的钱包是用来放钱的，但是比特币钱包不是用来存放“比特币”的，为什么这么说？

NVIDIA Research推出了革命性的UDR系统，让用户可以完全自定义AI研究助手的工作策略。该系统解决了传统研究工具固化、难以专业化定制的问题，支持任意语言模型，用户可用自然语言编写研究策略，系统自动转换为可执行代码。提供三种示例策略和直观界面，实现了AI工具的民主化定制，为专业研究和个人调研提供了前所未有的灵活性。