“对企业来说，体验一定是全套的，要从产品的创新、交付以及持续迭代等各个不同的维度持续优化，在这个过程中，标准会不断变化，体验也要随之不断提升，这才是体验的核心所在。”

上海人工智能实验室的研究团队通过大量实验发现，AI在数学、编程、逻辑推理三个领域的跨域学习中表现出复杂的相互影响：数学与逻辑推理能力相互促进，编程训练效果因模型类型而异，多领域组合训练虽然在单项上可能不如专门训练，但整体表现更均衡。同时，模板一致性、课程学习、奖励设计等因素对AI学习效果影响巨大，中文训练的AI推理能力普遍低于英文训练。

这个逻辑绝非危言耸听。戴尔科技集团和独立的未来研究组织IFTF合作，对2030年人机协作进行的调研，就发现：人类与机器之间的差距正在不断缩小，比特与原子之间的边界正在模糊化。

中国经济正处于高质量发展的重要时期，通过积极促进数字技术与实体经济深度融合，数字经济发展成果显著。

近日英特尔在美国菲尼克斯举行的Vision 2024活动上推出了第三代Gaudi AI加速器，英特尔在钱德勒附近拥有大型代工厂，唯一的问题是英特尔可以生产多少个Gaudi 3加速器，价格是多少，什么时候可以发货？

中科大与Metastone公司合作提出"归因接地"框架，通过分析真实指令的产生机制来大规模合成高质量训练数据。该方法将指令归因于文档、用户和动机三要素，构建了100万条指令的SynthQuestions数据集。实验显示，用该数据集训练的AI模型性能显著提升，证明了质量胜过数量的重要性，为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。

微软研究院推出的"基于最优奖励基线的在策略强化学习"（OPO）算法解决了大语言模型强化学习中的两大问题：训练不稳定和计算效率低。通过严格遵循在策略训练和引入理论最优奖励基线，OPO无需额外的辅助模型或复杂正则化项，就能实现更稳定的训练。在数学推理基准测试中，OPO不仅表现优异，还保持了更低的策略偏移和更高的输出多样性。这项研究证明，有时最有效的解决方案不是增加复杂性，而是回归基础原则并进行深入的理论思考。

网络如何打通，大二层扁平化。这也印证了从目前收集到的网络厂商解决方案来看，在企业级网络接入中，呈现出无线接入、光进铜退、大二层扁平化这三大进化趋势。

想象一下，你有一张自己特别喜欢的照片，但照片中有些地方不太完美——也许背景有些单调，或者你希望将照片中的猫咪变成一只狗，又或者你想改变照片的整体风格。过去，这些编辑工作需要你具备专业的Photoshop技能，或者花费大量时间手动修改。

我们正处于一个“物联网”的世界中——无处不在的联网设备正在给我们的日常工作、生活带来翻天覆地的变化。昨日，“联想智慧中国行：联想商用IoT新品发布会”在线上举行，联想携五大智能物联设备与两大智能场景解决方案集体亮相...

Cora是一项来自西蒙弗雷泽大学的研究，提出了一种利用少步骤扩散模型进行对应感知图像编辑的新方法。它通过三大创新解决了现有编辑技术的局限性：对应感知噪声校正、注意力插值映射和结构对齐。这使Cora能够出色处理非刚性变形、物体替换和添加等复杂编辑任务，同时保持图像身份和结构的完整性。研究显示，Cora不仅在质量上超越其他少步骤编辑方法，还与计算密集的多步骤技术相媲美。

科学家们正在锐评精加工食品对健康的影响。答案非常复杂，而且令人意外。

TeleAI团队发布TeleChat2、TeleChat2.5和T1三款大语言模型的技术报告，详述了从10万亿tokens预训练到强化学习优化的完整开发过程。T1-115B在数学推理上超越OpenAI o1-mini，展现了国产AI模型的技术突破。研究采用4D并行训练策略，在8000个华为昇腾NPU上完成训练，并全面开源以促进AI技术发展。

小星最近发现关注“雪亮工程”的用户与媒体不在少数，而关于此项工程的信息安全应如何建设，也是很多用户关注的一项要点，那启明星辰集团是如何保障“雪亮工程”的视频安全的呢?

避撞功能是Jetbot一开始最令人瞩目的功能，因为这是所有小车都必须具备的最基本“自我保护”的能力，而Jetbot没有任何距离传感，只凭着一个CSI摄像头就能完成这项任务，对很多人来说是一件蛮神奇的事情。

ScanBot是康涅狄格大学研究团队开发的首个专为高精度表面扫描设计的指令条件数据集，旨在解决机器人在精细工具使用方面的能力缺口。与传统数据集专注于抓取和导航不同，ScanBot关注亚毫米级精度控制，包含12个物体、6类任务和近900个扫描轨迹。研究评估了GPT-4、Gemini等大模型在参数选择、区域定位和轨迹生成方面的能力，发现即使最先进模型也难以满足工业扫描所需的精度要求，揭示了机器人智能向工具特定感知与控制发展的新方向。

过去几年，企业一直努力尽快地把尽可能多的资源转移到公有云，最大限度上减少资本支出并节省资金。然而，CIO们越来越多地审查这些投资，这真的能提高生产力并降低成本吗？

这项由伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发的突破性AI技术，首次让机器具备了类似人类的空间推理能力。通过创新的细粒度偏好优化训练方法，SpatialReasoner-R1不仅能准确判断图片中的空间关系，还能提供完整的逻辑推理过程。在空间质量和数量任务上分别实现4.1%和9.0%的性能提升，为自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域带来重要应用前景。

维谛技术作为全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务供应商，帮助现代数据中心、通信网络、商业和工业设施克服所面临的各种挑战，提供全面覆盖云到网络边缘的电力、制冷和IT基础设施解决方案及技术服务组合。

随着生成式AI被嵌入到越来越多的设备中，赋予它自主决策权就将取决于实时数据，以及避免过高的云成本，这就是边缘计算的用武之地。