香港浸会大学等机构联合开发的AdamMeme框架，通过多AI智能体协作，能够动态生成个性化测试样本来评估AI模型理解网络表情包恶意内容的能力。该框架突破了传统静态评估的局限，针对每个模型的弱点进行深度探测，实验显示即使是GPT-4o等顶级模型也存在认知盲点，为AI安全评估提供了新思路。

腾讯微信AI团队开发的ComoRAG系统通过模仿人脑认知机制，让AI具备了动态记忆和循环推理能力，在长文本理解任务上相比传统方法准确率提升高达11%。该系统采用三层知识组织结构和五步认知循环过程，能够像侦探破案一样主动探索线索、整合信息、构建完整推理链条，特别在处理复杂叙事推理问题时表现优异，标志着AI从信息检索工具向智能推理伙伴的重要转变。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

近期，科技行者受邀参加了新款XC60的试驾，实际试驾之后发现，它绝不是一次“小打小闹”的升级，更是一次由内而外的蜕变。

在新的形势下，鉴释希望借助自身的深度编译器优化技术，让中国整个系统软件的生态能够变成一个自主可控的生态系统。

清华大学与上海人工智能实验室联合开展的这项研究发现，即使是最先进的AI模型如DeepSeek-R1，在同时处理多个问题时性能也会显著下降。研究团队开发了REST压力测试框架，通过对34个大型推理模型的测试，揭示了AI在多任务处理中的"问题遗漏"、"思维过度"等典型错误模式，为AI评测和开发提供了新的视角和方法。

到底什么是无边界企业？无边界企业会是未来组织的发展趋势吗？近日，来自IBM咨询的多位高管为你详细解读无边界企业的理念与探索。

上海创新院研究团队构建了TexVerse——包含超85万个高分辨率3D模型的大规模数据集，其中15万个配备PBR材质。该数据集解决了现有3D数据集纹理质量不足的问题，为高分辨率纹理生成、游戏开发、电影制作和元宇宙建设提供了重要基础资源，将推动3D内容创作技术的重大突破。

昨日，小米在京举办了一场名为“爱信不信”的小米9周年米粉节中国区总裁直面会。2010年4月6日小米公司正式成立，2012年开始小米每一年都将在这一天举办米粉节，推出丰富多彩的答谢活动，感谢并且回馈米粉一路的支持与陪伴。

最近，DeepMind的研究人员在一篇论文中，解释了他们如何通过逐一删除单个神经元的方式去理解和判断神经网络的性能。

阿里巴巴将加入奥林匹克全球合作伙伴(The Olympic Partner，“TOP”)赞助计划，开始为奥运会提供云计算和大数据基础设施及服务。后来广为人知的“云上奥运”这一说法，正是从这一刻起走上历史舞台。云计算这一概念，也随之被越来越多的人所熟知。

后来广为人知的“云上奥运”这一说法，正是从这一刻起走上历史舞台。云计算这一概念，也随之被越来越多的人所熟知。乘云科技CEO郝凯对此深有感受，因为在2017年春节过后不久，他的公司开始成为阿里云的合作伙伴，加入了滚滚而来的云计算大潮中。同一年，郝凯带领团队也第一次参加了阿里云的“双11”活动，实现了800万元的销售业绩。

一条GPTS“超级咒语”，让写作技能“满级了”！

StepFun团队发布了突破性语音AI系统Step-Audio 2，这是首个真正实现端到端语音对话的模型，能直接处理语音而无需文字转换。该系统不仅能理解语言内容，还能感知情绪、语调等副语言信息，并用自然的语音回应。通过8百万小时语音数据训练，在多项测试中超越GPT-4o等商业系统，代表了人机交互技术的重大进步。

Cloudera的新任首席执行官Rob Bearden讲述了首席信息官们在这个世界中面临的挑战，他们同时还在试图打破由于隔离和无管理数据池等原因在各业务部门之间造成的孤岛局面。

为探寻企业如何踏上混合云融合发展之旅,3月8日14:00,DTinsight数智化发展研究中心携手戴尔科技集团、微软和英特尔,共同发起第28期【云端会客厅】

区块链来自哪里、如何起效、我们怎样创建自己的区块链？

当一项新技术让你的大脑思考产生了不可名状的感觉，新的时代要到来。早期的谷歌、Firefox、AWS、iPhone都做到了。ChatGPT给人们这种感觉。

要说当下最困难的挑战，就是如何为计算系统采购充足的英伟达“Hopper”H100 GPU。哪怕是作为供应商的英伟达自己，也只能在有限的配额之下谨慎规划、调拨给内部使用。

加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架，让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式，包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例，确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中，仅使用自生成训练数据，Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多，证明AI可以通过自我挑战实现有效学习，减少对人类标注的依赖。