“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。

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。

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

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？

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。

想或不想上云的企业都会面临业务如何在云端进行部署的问题。下面就让我们看一下通过Docker打包后的Web应用在十大公有云上的应用处理能力表现。

大部分人对于Intel处理器的定位，要不就是在PC个人电脑上，要不就是在数据中心集群的服务器里头，或者还有那种大号的超算。

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。

日本橄榄球联盟(JRFU)正积极利用云技术重塑其媒体战略。通过自主制作比赛视频并获得版权,JRFU不仅扩大了内容分发渠道,还创造了新的收入来源。借助AWS云服务,JRFU实现了视频实时编码、存储和索引,为全球观众提供英语直播,并测试了基于云的远程裁判系统。这一创新战略正助力JRFU实现其让日本成为全球最易接触橄榄球运动国家的目标。

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。

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。

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。

正是在“精品化、多元化、全球化”的发展布局之下，三七互娱将与阿里云持续在云游戏、沉浸式数字世界等领域展开合作，将双方的合作边界不断延展，给用户带来更好的游戏体验。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

这项由马里兰大学团队进行的研究首次系统评估了32个主流AI模型的色彩理解能力，发现即使最先进的模型在基础色彩认知上也存在明显不足。研究通过COLORBENCH测试系统，从色彩感知、推理和稳定性三个维度进行评估，揭示了AI在颜色计数、精确提取等任务上的严重缺陷，为改善AI基础认知能力提供了重要参考。

ChatGPT的本质是利用互联网信息作为训练数据集，它的优势在于此、短板也同样在于此。

OpenAI研究团队创建了SWE-Lancer基准，通过1400多个来自Upwork的真实软件工程任务（总价值100万美元）评估AI编程能力。测试包括个人编程任务和技术管理决策，使用专业工程师编写的端到端测试进行评估。最佳AI模型Claude 3.5 Sonnet成功率达26.2%（编程）和44.9%（管理），总共赚取20.8万美元，展现了AI在软件工程领域的潜力和局限。

对于企业用户来说，云上资源起码都要上百个服务，一个服务至少得打5个以上的标签，全靠人工必然会产生很多问题（错打、漏打、命名不统一）。因此找一个自动化工具能够帮助用户进行打标签就成为了第一件要做的事情。

随着多家公司进入机器人出租车领域，如何判断其技术成熟度成为关键问题。真正的机器人出租车需要满足五个基本要求：无需人工监督的安全自主驾驶、在公共道路运营、商业可行的服务区域、向公众开放服务，以及提供点对点的通用出行服务。其中最关键的是实现"押注生命"级别的安全自主驾驶，这要求系统能连续完成10万次驾驶而无重大事故。

香港大学等机构联合发布EgoHumanoid系统，首次实现用VR眼镜记录人类日常活动来训练人形机器人。该系统通过视角和动作对齐技术，让机器人学会在多样化环境中执行复杂任务，在陌生环境中的成功率比传统方法提升51%，为机器人训练开辟了全新路径。