5G毫无疑问是今年巴展的焦点，作为 5G 产业链中的重要一环，高通成为存在感最高的参展商，阿蒙则成为最忙的人。

想象一下，你拥有一个智能助理，它可以为你安排日程、搜索信息、甚至编写代码。这些助理越来越像是我们生活和工作的小伙伴，而不仅仅是简单的问答工具。它们可以操作各种工具，在不确定的环境中自主导航，有时甚至几乎不需要人类监督。这种先进的系统被称为"智能助手"（agentic systems）。

这个世界需要加速计算，需要云，需要NVIDIA和百度智能云，一起深入客户一线，一起发现、优化，加速最重要的计算任务，需要业务、工程、优化工程师的紧密合作！

去年在疫情的影响之下，出现了大量居家、移动、分散和远程办公的工作场景，这给企业的办公和员工传统的坐班式工作模式带来了很大的挑战。

数字孪生技术已经彻底改变了航空产业。

凭借一系列研究、计算与资金实力，美国能源部正在率先推动对AI及其应用在各个行业中的相关研究。

本文深入分析了从传统AI发展到AGI过程中可能出现的智能爆发现象。基于AI专家共识的2040年AGI实现预期，文章探讨了七种主要发展路径，重点关注突破性的"登月路径"。智能爆发理论认为，智能可以像原子链式反应一样相互促进，快速产生大量新智能。文章预测2038-2039年可能发生智能爆发，随后在2040年实现AGI，但也指出了关于智能爆发的启动、控制和潜在风险等争议问题。

Arm Neoverse数据中心计算路线图刚刚迎来一系列新鲜元素，遗憾的是数据中心级独立GPU加速器仍然缺席。

华为轮值董事长徐直军在会上做了题为《共成长 同发展》的主题演讲。发言全文共9000余字，主要分为两部分。

今天分享一场让人眼前一亮的对话。a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）和马克·安德森（Marc Andreessen）与公司最新加入的普通合伙人埃里克·托伯格（Eric Torenberg），为我们揭开了风投世界的神秘面纱。

未来几十年内新疾病爆发的可能性将增长3倍。而且就在接下来的5年内，尽管几率很低，但类似COVID的重大流行病爆发仍有再次发生的统计学可能性。

香港大学团队开发了EmbRACE-3K数据集，专门训练AI系统在复杂环境中进行推理和行动。该数据集包含超过3000个任务和26000个决策步骤，每步都有详细的推理标注。实验显示，现有先进AI模型在需要主动探索和环境交互的任务中表现不佳，成功率低于20%，但经过专门训练后性能显著提升。这项研究为开发更智能的服务机器人和自动驾驶系统提供了重要技术基础。

北京大学研究团队开发了ToolTrain智能训练框架，解决AI在代码库中精确定位软件问题的难题。该系统采用两阶段训练策略，教会AI像资深程序员一样使用搜索工具找bug。在包含500个真实软件问题的测试中，ToolTrain训练的模型在函数级定位任务中达到68.55%准确率，甚至超越Claude-3.7等商业AI系统，为自动化软件维护开辟新路径。

本文警示：AI仅复制人类表象，非真正创新；不断抹平人性瑕疵，削弱创新活力，迫切需要激发挑战与思辨的系统设计。

微软研究院推出革命性提示词语言POML：普通开发者也能轻松驾驭大模型

这项由新加坡和英国研究机构联合进行的研究，使用多智能体强化学习探索了语言起源问题。研究团队设计了"觅食游戏"环境，让智能体在部分可观察的世界中协作完成任务。结果表明，智能体自发发展出具有人类语言五大特性的通信系统：任意性、互换性、位移性、文化传播和组合性。研究提供了关于语言如何在合作环境中自然演化的新见解，证明语言是从社会互动和共享目标中浮现的工具，而非孤立系统。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

「 三个月失业两次，丹丹说她仿佛刚游上岸，还没来得及喘口气，又被踹了下去。」

之前的内容里，我们已经对Pravega的特性和优势进行了介绍，相信大家对它已经有了一个完整的了解。

Anthropic和Open Philanthropy研究人员发现，之前声称AI推理模型存在"准确率崩溃"的研究实际上混淆了推理能力和物理限制。通过重新分析发现，AI模型在遇到输出长度限制时会主动停止，而非推理失败；部分测试题目本身无解却被当作失败案例；改用程序生成方式后，模型在复杂问题上表现出色，揭示了AI评估方法的重要缺陷。