这项研究提出了AnytimeReasoner框架，通过从先验分布采样思考预算，优化大语言模型在任意计算资源下的推理能力。研究团队开发的预算相对策略优化（BRPO）技术引入可验证的密集奖励，提升强化学习效率。实验表明，该方法在各种数学推理任务上显著优于现有技术，为资源受限环境下的AI服务提供了更高效的解决方案。

VMware（NYSE：VMW）近日发布VMware Tanzu和VMware Aria平台的新功能，支持客户通过云智能的方式在任何云上交付现代化应用。

新的软件产品将在 2024 年第三季度至 2025 年第一季度期间以软件订购的形式销售。该软件套件可与专用 RAN、开放 RAN 和云 RAN 配合使用。此外，爱立信 5G 高级软件产品还扩展了之前推出的 5G 高级功能，如爱立信降低能力（RedCap）和关键物联网（Critical IoT）等功能。

AWS最近宣布，人工智能安全和研究公司Anthropic PBC将在Amazon Bedrock上提供自己的Claude 3系列模型。

小小的双螺旋结构能够在不可思议的袖珍空间内存储惊人的信息量。

这项研究介绍了神经符号扩散模型(NESYDMs)，一种创新融合神经网络感知与符号推理的框架，克服了传统神经符号系统中概念独立性假设的局限。通过离散扩散技术建模概念间依赖关系，该模型在高维视觉路径规划和自动驾驶等任务上展现出卓越性能，同时维持较好的校准性，能够意识到"推理捷径"问题。这一突破为构建既可靠又可解释的AI系统提供了新方向，特别适用于安全关键的应用场景。

5月28日，浪潮信息发布“源2.0-M32”开源大模型。

这篇博文深入解析了KAIST与卡内基梅隆大学研究团队开发的COT ENCYCLOPEDIA框架，该框架能够自下而上地分析、预测和控制大语言模型的推理策略。研究显示，不同的推理策略对模型表现有显著影响，且这些策略主要由训练数据的格式而非内容领域塑造。通过引导模型采用最优策略，可提升模型准确率2.5%-8.3%，为AI系统优化提供了全新方向。

浙江大学和莫纳什大学研究团队开发了PM-Loss，一种用于改进前馈式3D高斯分布渲染的新型正则化损失函数。研究针对深度图在物体边界处的不连续性问题，通过预训练Transformer模型预测的点图提供几何先验知识，实现了更平滑、准确的3D场景重建。实验表明，PM-Loss在多个数据集上显著提升了渲染质量，PSNR提高至少2dB，特别改善了物体边界处的细节表现。该方法易于集成到现有模型中，无需修改架构，为3D视觉和图形学领域提供了新的研究思路。

这篇研究揭示了检索增强生成(RAG)系统中的"干扰效应"问题：当检索到的段落虽与查询相关但不包含正确答案时，会误导语言模型生成错误回答。研究团队提出了量化段落干扰效应的方法，并发现这种效应在不同模型间具有高相关性。他们开发了多种获取干扰段落的方法，包括标准检索、答案偏斜检索和基于生成的方法。实验表明，利用这些干扰段落进行微调可显著提高模型抵抗干扰的能力，在多个测试集上准确率提升高达7.5%。

自打用了戴尔易安信提供的系统管理软件，他的运维效率提高了很多，借助戴尔易安信远程管理卡iDRAC及OME软件，A君大部分工作在办公室就能搞定，也不用经常往机房跑了，只有处理一些现场调试设备的工作，他才会到机房里转转。

Aksun-Guvenc的研究使用智能手机数据向驾驶员和自动驾驶汽车告知碰撞风险。

想象一下你在制作一道美食。你需要什么？当然是优质的食材，但同时也需要各种不同类型的食材来确保菜肴丰富多样。大语言模型的训练也面临着类似的挑战。

数据已成为数字经济发展的核心生产要素，是国家重要资产和基础战略资源。尤其在网络攻击威慑上升、数据安全风险与日俱增的新形式下，数据安全已成为数字经济时代最紧迫和最基础的安全问题，加强数据安全治理已成为维护国家安全和国家竞争力的战略需要。

本研究提出了MuToR，一种通过在输入序列中插入"寄存器令牌"来改进大语言模型训练的创新方法。与传统的"下一个词预测"方法相比，MuToR使模型能够同时预测多个未来词，从而提供更丰富的学习信号。这种方法不需要改变模型架构，仅增加极少量参数，并且在微调预训练模型时表现尤为出色。研究团队在数学推理、文本摘要和图像生成等多种任务上验证了其有效性，证明MuToR不仅能提高模型性能，还能在保持推理速度的同时增强模型的规划能力。

汽车行业是全球最高科技行业之一——所以本周发表的一份报告，从表面上看，有点令人意外。

“数字孪生优先”成为英国政府城市建设的一项重要战略。

你知道吗？其实不用摄像头，也能“看见”你在房间里的所有动作，是不是有点恐怖。

随着数据生产率和网络攻击数量不断提高，态势感知技术已经成为治理网络威胁及预防网络犯罪的有力武器。

想象一下，你有几张同一个物体从不同角度拍摄的照片，现在你想将它们精确地拼合起来，重建这个物体的完整3D模型。这基本上就是点云配准要解决的问题。点云是由三维空间中的点组成的数据集，每个点都有其x、y、z坐标。当我们从不同视角观察同一物体时，我们会获得多个点云，这些点云需要被精确地对齐（或"配准"）才能还原物体的完整形状。