华东师范大学等机构联合开发FineCE方法，首次实现AI系统在文本生成过程中的细粒度实时信心评估。该方法通过蒙特卡罗采样构建训练数据，结合后向信心整合策略，让AI能够准确判断自己答案的可靠性。实验显示在多个基准数据集上显著优于现有方法，为AI安全性和可解释性研究开辟新方向。

“在以客户为中心的理念指导下，我们正在通过产品的升级不断为客户创造更好的体验。当下，这对我们来说是最重要的。”甲骨文公司执行副总裁Philippe Mathieu在日前的2019甲骨文云大会演讲中强调。

本文深入探讨了一个普遍的误解：人工通用智能(AGI)最终会演变成一个庞大的统一系统。作者认为，基于当前AI发展态势，更可能出现多个独立但相互关联的AGI系统。文章分析了AGI之间可能的竞争与合作关系，以及这种分布式发展模式对人类社会的潜在影响。

8月30日，阿里云宣布正式推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动两座超大规模智算中心，为各类科研和智能企业机构提供高效、开放、绿色的智能计算服务。

作五休二不再「天经地义」，颠覆性转变或将开启新时代。

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

2018年1月12日，第三届中国时尚行业CIO联盟年会在北京圆满落幕。主题围绕“破茧成蝶——新技术赋能时尚业”，吸引了来自探路者、特步、李宁、裂帛、鄂尔多斯、金羽杰、罗莱家纺等400多家行业领头企业代表的参与。

LoRAShop是弗吉尼亚理工大学研究团队开发的突破性框架，首次实现了无需额外训练的多概念图像编辑。该技术通过在整流流变换器中识别概念特定区域，创建分离的潜在掩码，并仅在相应区域混合LoRA权重，有效解决了"LoRA交叉干扰"问题。实验证明，LoRAShop在身份保留、多主体融合和实时编辑方面优于现有方法，为个性化图像创作开辟了新途径。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。

面对全球巨头扎根比拼技术实力与生态系统的云端AI芯片市场，燧原科技如何走出自己的路？

施耐德电气中国软件研发中心AI创新负责人张毅与阿里云智能集团公共云华北大区解决方案总经理陈立伟、意言科技联合创始人兼COO王以宁、施耐德电气博利德自动化系统（上海）有限公司总经理王冬梅，最近也展开了一场关于AI如何推动快消品企业在市场营销、供应链管理、产品研发与创新以及客户服务等领域实现智能化转型的深入探讨。

随着 AI 技术的快速发展，企业对 AI 战略的制定变得愈发重要。然而，大多数企业尚未做好充分准备。本文列举了 10 个关键问题，帮助 CIO 制定更加周全的 AI 战略，包括明确目标、衡量价值、评估风险等方面。这些问题将有助于企业更好地利用 AI 技术，实现业务目标。

就在提交IPO申请的一周之后，Arm公司决定在Hot Chips上发布Neoverse计算子系统（CSS）与Neoverse V2平台。

这项由浙江大学与蚂蚁集团联合研究的AUTOMIND系统，通过构建专家知识库、智能搜索策略和自适应编程三大创新，让AI具备了接近人类专家的数据科学能力。在权威测试中超越56.8%的人类参赛者，相比前代系统效率提升300%，成本降低63%，为数据科学自动化开辟了新路径。

5月26日下午，由亿欧公司主办，加中资本联盟，加拿大中餐及酒店管理协会协办的“中餐世界观·加拿大站，2019年全球餐饮产业创新峰会”在加拿大万锦市政厅顺利落幕。

自首届网络安全攻防实战演练开展以来，这一活动已成为网络安全领域备受关注的大事件。今年，攻防实战演练更上升到了一个全新高度，包括行动任务数量、演练周期时长、攻击强度以及演练类别等，较以往都有极大提升，堪称“史上最难攻防季”。

ServiceNow团队开发的AU-Harness是首个专门针对AI语音助手的综合评估工具包。该工具通过创新的并行处理和标准化测试协议，将评估效率提升127%，涵盖19项测试任务。研究引入了两个全新测试类别：时间感知的对话分离和复杂的口语推理能力。通过380多项测试揭示，当前AI语音模型在基础识别方面表现良好，但在复杂推理和时间理解上仍存在显著差距，为未来技术改进指明了方向。

英特尔与三星公司已经各自推出“尺状”外形的固态磁盘，其长度大于标准的2.5英寸磁盘，而且容量也更为可观。

南加州大学研究团队开发了革命性的SAE-Tuning技术，能够像"移植手术"一样将AI推理能力从一个模型转移到另一个模型。该方法将传统推理训练的成本从数千美元降至约1美元，时间从数百小时缩短至20分钟，效果却毫不逊色。更令人惊讶的是，这种推理能力具有跨领域通用性和模块化特性，可以像插件一样即插即用，为AI能力的民主化和模块化发展开辟了新道路。

与大模型相比，小型语言模型也许在商业用途上更有前景，也更具可持续性。