KAIST等机构研究团队提出的"覆盖原则"框架揭示了大语言模型在组合泛化能力上的基本局限。研究表明，依赖模式匹配的模型只能泛化到那些可以通过替换功能等价片段到达的输入。实验证实，两步推理任务的训练数据需求与词表大小成二次方增长，且增加模型参数并不改善这种关系；路径歧义任务会导致模型形成上下文依赖的表示；思维链监督虽能提高效率但仍受覆盖限制。研究最终提出三类泛化机制的分类法，为理解组合推理和真正系统性泛化所需的创新提供了清晰路径。

微软联合多所知名高校开发了SwS框架，让AI模型能够自主识别学习弱点并生成针对性练习题进行自我改进。该方法在数学推理任务上取得显著效果，7B和32B模型平均性能分别提升10%和7.7%。通过"弱点诊断-针对性出题-强化训练"的三步流程，AI首次实现了真正意义上的自我反思式学习，不依赖外部知识灌输即可持续优化自身能力，为人工智能的自主学习开辟了新道路。

AI虽具备变革企业洞察力的潜力，但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛，简化治理，加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理，实现实时分析，并与Vertex AI深度集成，使企业能够高效处理结构化和非结构化数据，将智能商业转型从愿景变为现实。

汽车产业的竞争法正在被重新书写。

企业正在利用技术来实现运营转型，更快地响应客户需求，启动新的业务模式。下面这8个错误可能会破坏你的数字化转型计划，再来看看如何纠正这些错误。

尽管AI产业投入巨资开发技术并亟需收回成本，但许多商业领导者仍对AI的价值持怀疑态度。据Lenovo委托的研究显示，量化AI投资回报率仍是其应用的最大障碍之一。调查发现，37%的决策者对签署AI采购协议持保留态度，凸显了AI投资与其实际价值之间的矛盾。

这项由新加坡南洋理工大学主导的研究全面梳理了大型语言模型通过奖励信号学习的最新进展。研究揭示了一种革命性的AI训练范式：让AI像学生接受老师指导一样，通过奖励反馈主动学习和改进。这种方法已在ChatGPT等系统中应用，能显著提升AI在推理、对话、代码生成等任务上的表现，同时增强安全性和可靠性。

上海交通大学研究团队构建了迄今最大的人体动作数据库MotionMillion，包含200万个动作序列，并训练出70亿参数的AI模型，实现了根据文字描述生成自然人体动作的零样本能力。该技术采用创新的六步数据处理流程和小波变换优化，在动作质量和文本对齐度方面显著超越现有方法，为动画制作、机器人控制、虚拟现实等领域开辟了新的应用前景。

这项研究展示了一种革命性的AI技术，能够仅通过音频生成高度逼真的说话视频。滑铁卢大学研究团队开发的Audio2Photoreal系统巧妙结合了深度学习、扩散模型等先进技术，实现了声音到面部动作的精准转换。该技术在影视制作、在线教育、新闻媒体等领域具有广阔应用前景，将大幅降低视频制作成本和门槛。虽然仍面临计算资源需求高、隐私安全等挑战，但其突破性创新为未来视频内容创作开辟了全新路径。

这个名为HPE Aruba Networking 730的系列是基于 Wi-Fi 7的，这是最近推出的无线连接标准版本，最大速度是上一版本的4倍。HPE表示，在某些情况下，新接入点的网络容量可以比竞争对手的产品多出高达30%。

凭借全球庞大的粉丝基础，再加上Netflix最新剧集的“煽风点火”，F1赛车运动已经迎来新的发展热潮。2022年第一季度，F1集团收入迎来倍增，达到3.6亿美元，纯利润为1900万美元。形势可谓一片大好，成功扭转去年第一季度4700万亏损的颓势。

哈佛大学研究团队开发出革命性AI训练方法，让机器能像人类一样从错误中学习成长。与传统需要大量正确答案示例的方法不同，新方法让AI系统自主探索并从失败中提取学习信号。实验显示，这种方法在机器人导航、医学诊断等领域表现出更强适应性和创新能力，所需训练数据减少70%，面对新情况时性能更稳定，为AI教育应用和科学研究开辟了新前景。

根据IDC报告，解读AWS、阿里巴巴、谷歌、IBM和微软的公有云服务市场份额。

PTC宣布，其长期客户西锐飞机（Cirrus Aircraft）在本年度座无虚席的LiveWorx数字化转型会议展示愿景喷气机——它是极富盛名的罗伯特•科利尔奖（Robert J. Collier Trophy）2017年得主。

绝大多人的人都发现，在一个很宽的时间范围内等着接收包裹很麻烦，比如说从早上8点一直到下午5点之间，所以当快递创业企业Paack提供了一项服务，任何人都可以将送货的窗口时间缩短到一个小时...

阿里巴巴通义实验室推出WebWatcher，这是首个能同时处理图片和文字的深度研究AI助手。它像数字侦探一样，能主动搜索网页、分析图片、执行计算，通过多步推理解决复杂问题。在多项基准测试中，WebWatcher显著超越GPT-4o等知名系统，特别是在需要跨模态信息整合的任务中表现突出，代表了AI助手向真正智能推理的重要进展。

现在，机器可以在混沌理论领域大显身手了。

Mergenetic是一个开源工具库，让研究人员能在普通GPU上进行进化式模型合并。由罗马萨皮恩扎大学和洛桑联邦理工学院研究者开发，它集成了19种进化算法和6种合并策略，支持数据集抽样以减少计算负担，并提供Python API、命令行和图形界面三种交互方式。通过案例研究证明，该工具能有效合并多语言模型和促进跨语言能力迁移，降低了高质量模型合并的技术门槛，使普通研究者也能创造出优秀的语言模型。

Gartner分析报告指出，从VMware迁移到其他虚拟化平台将是一项耗时18-48个月、成本高昂且风险巨大的工程。每台虚拟机的迁移成本在300-3000美元之间。报告建议企业尽早开始规划迁移,以避免未来可能面临的更高成本和风险。

GRST的颠覆性核心科技是不伤害环境的锂离子电池制造及回收。而更让人惊吓的是，水在整个电池制造和回收过程占了较大比重，并且在不产生污染的前提下，使用后再将水回收。