Tool-Star是人民大学研究团队开发的AI多工具协作系统，它通过强化学习使大型语言模型能够自主调用多种外部工具进行推理。该系统采用创新的数据合成流程和两阶段训练框架，包括冷启动微调和带有层级奖励的自我批评强化学习。在10项挑战性推理任务中，Tool-Star展现出卓越性能，证明了多工具协作方法的有效性，为AI系统扩展能力边界开辟了新路径。

NetApp与IDC关于《企业AI的演变格局》研究报告发现，63%的受访者认为必须进行生成改进或者彻底更新，才能确保存储解决方案针对AI进行优化。

哈佛和MIT研究团队通过创新的"归纳偏差探测"方法，发现AI基础模型虽然在预测任务上表现出色，但实际上并未真正理解世界的基本规律。研究以天体物理学为例，揭示了AI模型更像是依赖启发式策略的"经验主义者"，而非掌握深层原理的"理论家"，为AI发展指明了新方向。

西班牙马德里理工大学研究团队开发了全球首个融入能耗意识的AI评估平台——生成式能源竞技场（GEA），通过对694个评估样本的分析发现，当用户了解AI模型能耗信息后，46%的用户会改变原始选择，更节能小模型的获胜率从50%跃升至75%以上，揭示了能耗意识对AI选择的显著影响，为构建可持续AI生态系统提供重要科学依据。

快手团队提出RLEP方法，通过经验重放让AI像登山者一样重复成功路径，在数学推理任务上实现训练效率和性能双重提升。该方法分为经验收集和重放训练两阶段，在AIME和AMC竞赛中准确率提升1.7-5.2个百分点，训练速度显著加快，为AI推理能力发展开辟新路径。

港中深研究团队发现语音AI系统"答非所问"的根本原因在于声学和语义理解的认知鸿沟，并提出EchoX解决方案。通过创新的"回声训练"方法，EchoX用仅6千小时训练数据就在知识问答任务中取得显著性能提升，综合得分46.3分超越主流系统，为语音AI发展指明新方向。

3月17日，主题为“智算创见 数实相融”的浪潮信息生态伙伴大会IPF2022召开。

“假新闻”一词已经成为当下的热门话题，而Deepfake(即看似真实，但实为伪造的视频操纵行为)则会进一步加剧民众与媒体之间的不信任危机。

计算机和AI技术的发展深刻改变了人类的生活，然而糟糕的是，我们投入了太多的精力在虚拟的网络世界中，信任的建立看起来仍然遥不可及。

全球网络安全岗位缺口超过350万个，网络犯罪损失预计到2025年将达10.5万亿美元。传统门槛如计算机学位、编程技能等阻碍了大量人才进入该领域。本文作者从人力资源顾问成功转型为GRC专业人士，证明了非技术背景人员可通过治理、风险和合规(GRC)角色进入网络安全领域。GRC需要的是商业思维和沟通技能，而非深度技术知识。文章提供了认证路径、网络建设和避免常见陷阱的策略建议。

量化交易场景一个重要的特点是分秒必争，对于低时延有更高要求

华沙大学联合研究团队首次将μ参数化技术成功扩展至混合专家架构，解决了MoE模型训练中的超参数调优难题。通过理论分析和实验验证，证明了小模型上找到的最佳学习率可直接应用于大模型，大幅降低训练成本。研究发现专家网络应视为隐藏权重，路由器应视为输出权重，采用不同缩放策略，为大规模AI模型高效训练提供重要工具。

“云测试”的产生是奔着解决传统测试痛点而来，在这个领域，行业竞争也在激烈展开，但基本的格局已经形成。

腾讯Hunyuan3D-Omni通过统一框架整合点云、体素、边界框和骨架四种控制信号，实现精准可控的3D物体生成。采用渐进式训练策略和统一控制编码器，解决了传统单一输入源导致的几何失真问题，为3D内容创作提供了更高的精度和灵活性，在动画制作、游戏开发等领域具有重要应用价值。

本文将尝试多角度解读“我来”产品与团队优势，并浅析其高速增长下通过神策数据的大数据思维的应用与实践。

阿里巴巴推出Visual-CoG技术，首次让AI绘画学会"分步思考"。该技术通过语义推理、过程优化和结果评估三个阶段，显著提升了AI处理复杂描述的能力。测试显示，在计数、位置、颜色等关键指标上提升15-48%，特别是推理任务成功率达77.5%，为AI绘画的智能化发展开辟了新方向。

话说上次老王凭借满腹学识收割大票迷妹儿，又跟迷妹儿之一的晶晶打了一番交道之后，广大吃瓜群众坐不住了，他们对此意犹未尽，纷纷留言要求再加点戏。

以“赋能云网端，共铸新生态”为主题的英特尔5G网络峰会今天在北京召开。英特尔携手业界领先的电信运营商、芯片制造商、设备制造商、系统集成商、服务提供商以及广泛的技术开发者等中国5G产业生态链的重要成员出席了此次活动。

高通公司中国区董事长孟樸在《在边缘侧赋能下一轮数字化转型浪潮》的主题演讲中强调，以5G和终端侧AI等关键边缘技术，正在为智能手机、PC、智能网联汽车等智能终端赋能，进而在提升用户体验，推动千行百业的数字化转型，促进新一轮经济增长中发挥重要价值。

你有没有注意到，人类在面对复杂问题时会放慢思考速度，仔细推敲每个步骤？而在日常简单问题上，我们则可以快速直觉地给出答案。现代AI也在模仿这种"快思考"和"慢思考"的双系统思维模式。