NewsBreak团队与伊利诺伊大学合作开发DuaShepherd，这是一个创新的AI数学推理奖励模型。该系统独创性地结合了两种评估维度：步骤正确性判断和解题潜力评估，通过多任务学习和复合概率融合，在MATH500和ProcessBench测试中显著超越传统单一奖励模型，为AI数学推理提供了新的技术路径。

在中国，融合创新的车联网产业生态基本形成，相关领域通力合作，以实现车与车、云、人、路的互联。其中，安全是智能网联汽车发展过程中不可撼动的底座。

巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上，AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench，揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性，为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。

香港科技大学团队提出噪声一致性训练（NCT），这是首个专为一步生成器设计的原生控制添加方法。NCT通过在噪声空间进行一致性训练和边界约束，无需重新训练基础模型即可为预训练的一步生成器添加新的控制能力。实验显示该方法在保持生成质量的同时将速度提升50倍，在多种控制任务上超越传统方法，为AI图像生成的实用化提供了重要突破。

这项由高通AI研究院完成的研究提出了OmniDraft框架，通过跨词汇表翻译、在线蒸馏学习和自适应草稿调整三大创新技术，让一个68M参数的小模型能够为多个不同的大型AI模型提供通用加速服务，在数学推理、编程和文本生成等任务中实现了1.5-2倍的速度提升。

把生活中的点点滴滴都记录在手机上，确实是个有吸引力、但又让人心生不安的想法。

这项由ETH苏黎世、ELLIS图宾根研究所和MPI图宾根的研究者合作完成的论文，揭示了评估大型语言模型预测能力时的关键陷阱。研究发现两类主要问题：数据时间泄露导致评估结果不可信，以及基准测试表现难以外推到实际预测能力。通过系统分析，研究者展示了这些问题如何可能导致对语言模型预测能力的过度乐观评估，并提出了更严格的评估方法建议，以帮助科研社区更准确地判断大模型的真实预测能力。

布里斯托大学和Memories.ai Research联合开发了UGC-VideoCaptioner，这是首个专门针对短视频音画同步理解的AI系统。该研究构建了包含1000个TikTok视频的基准测试，采用创新的两阶段训练策略，仅用2000个样本就达到了传统方法需要20000个样本的效果。实验显示该模型在音频理解、视觉识别和综合描述生成方面都有显著提升。

Ignite 2023大会上，微软发布首款定制型AI加速器Azure Maia。

希捷酷玩540 PCIe Gen5 NVMe SSD采用最新的3D TLC NAND技术和由希捷认证的E26控制器，提供极快的速度和耐用性，可以令人在玩游戏或进行内容创作时获得极限体验。

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在更多的人眼里，这个手游吃鸡游戏的妥协，隐约开启了另一个趋势——喜欢吃鸡玩家是否会陆续回归“端游”呢？

7月21日，一场由崔牛会主办主题为“重构人·货·场 引爆新零售”——2018中国企业互联网夏季峰会（以下简称峰会）在杭州隆重召开。

增强现实 (AR) 技术已在我们的日常生活中得以普及，其中包括一系列社交媒体App，如Instagram；购物app，如宜家；PokémonGo等游戏和19 Crimes酒瓶标签等产品营销方案。

关键业务,是关系到企业命脉的应用,目前最常见的是在线交易、商业分析和核心数据库三大类,这些应用处理的数据和信息都是用户核心的业务数据,而且都是海量的。其特性也决定了对支持它的IT平台,特别是承载它的服务器必须要稳定可靠、性能卓越、具有高可扩展能力

如果未来企业被勒索攻击成为“大概率事件”,那么我们需要如何应对,才能将这块阻碍数字化转型和制约信息安全的“绊脚石”移除,并将企业蒙受的损失降到最低呢?Veritas认为,唯有知己知彼,方可药到病除。

2021年9月10-11日，由稀土掘金开发者社区主办的首届稀土开发者大会将于北京盛大开幕。目前 14 大热门技术专题出品人全部集结完毕，来自各大互联网科技大厂的明星讲师正持续上线，5折购票火热进行中！

芯片产业作为数字经济中的“硬科技”，正得到前所未有的重视，迎来加速发展的新机遇，同时这也深刻影响着各行各业的数字化发展。

北京大学与美团联合研究团队提出轮廓引导路径探索（OPE）方法，解决AI并行推理中的"互信息饱和"问题。通过先生成多样化策略轮廓再执行具体推理，避免多条思路重复收敛的困境。在数学推理测试中，该方法显著提升了复杂问题的解决成功率，为AI推理能力的可靠性提升提供了新的技术路径。

新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。