这篇研究介绍了Micro-Act，一种创新框架，旨在解决问答系统中的知识冲突问题。由香港大学等机构研发的这一方法能够自动感知上下文复杂度，并将知识源分解成一系列细粒度比较，有效克服了传统方法在处理复杂冲突时的局限性。实验表明，Micro-Act在五个基准数据集上显著超越了现有技术，并在无冲突场景中保持稳健性能，为构建更可靠的检索增强生成系统提供了新思路。

著名的教育家约翰·杜威这样定义思维：“以一种观察到的事物为依据，去推测或判断出其他的事物，然后将作为依据的事物当做后者推测数的事物的机遇或者基础，从而产生信念。”

加拿大女王大学研究团队对开源AI生态系统进行了首次全面审计，覆盖364万个数字资产，发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。研究开发的LicenseRec工具能自动检测冲突并推荐解决方案，成功修复86.4%的问题。这项研究揭示了开源AI供应链中系统性的合规风险，为行业提供了重要的法律合规指导。

如今，游戏市场和加密货币挖矿行业的双重萎缩已经给英伟达沉重一击。不知道如果英伟达能够早点推出“Grace”Arm服务器CPU，是不是有机会规避当下的尴尬局面。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

9月15日，业内期待已久、行业瞩目的首届“西部数谷”算力产业大会在银川正式举办。

让我们一起来回顾机器人技术自公元前四百年的早期发展到如今全球化资源的简史。

根据财报显示，Veeam 公司2017年实现了8.2亿美元的订单收入，增长多达2.2亿美元，年增长36%。

TAO工具提供提供QAT(Quantize Aware Training)量化感知的训练模式，不过目前QAT效果还在验证当中，倒也不急于使用，因此我们还是以标准模式来训练。

微软研究院团队开发的BitNet v2技术实现了AI大语言模型的重大突破，通过创新的H-BitLinear模块和哈达玛变换技术，成功将模型激活精度从8位降低到4位，同时保持了几乎相同的性能表现。这项技术显著提高了模型的计算效率和硬件利用率，为AI模型在边缘设备和批量推理场景中的部署开辟了新道路，有望推动AI技术的更广泛普及应用。

加州大学团队首次全面评估了五种主流AI行为控制技术，发现当前方法在提升AI安全性的同时会产生意想不到的副作用。研究通过SteeringControl框架测试发现，不同控制方法在不同AI模型上效果差异巨大，且普遍存在"行为纠缠"问题。该研究为AI安全控制技术的发展提供了重要诊断工具和改进方向。

戴尔“避风港”方案针对我们勒索病毒及破坏性网络攻击提供了全面的解决方案。

在金庸小说体系里，一般来说越是高深精妙的武功，越需要经年累月的学习才能有所小成，即便有主角光环也不行。

戴尔PowerProtect Cyber Recovery 数据避风港解决方案提供历经验证的、现代化、智能化的保护来隔离关键数据，识别可疑的攻击以及加快数据恢复速度，确保客户能够快速地重续正常的业务运营。

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。

普渡大学研究团队开发出Octopus训练方法，成功教会AI像人类一样自我纠错。该方法通过重新配对推理片段解决了自我纠错样本稀少的问题，并采用两阶段训练策略避免学习冲突。基于此方法的Octopus-8B模型在七个基准测试中平均提升9.5个百分点，训练效率提升28%，为开发更可靠的AI系统开辟了新路径。

2018年9月28号，北京大学跨文化领导力论坛迎来第七期嘉宾：紫光集团全球执行副总裁兼紫光展锐首席执行官曾学忠。北京大学国家发展研究院教授、BiMBA商学院联席院长杨壮，中国经济体制改革研究会产委会研究部副主任、至顶网总编辑高飞分别点评。

本文介绍了 AvidXchange 的 CIO Angelic Gibson 如何借助有趣的学习机制，缓解员工对 AI 的担忧，并推动企业数字化转型以提升效率和创新能力。

Meta研究团队发明了一种革命性的"三人舞"注意力机制，突破了传统AI只能处理两元关系的局限。这种新方法让AI能够同时分析三个元素间的复杂关系，在数学推理、编程和逻辑分析等任务上表现显著提升。更重要的是，新方法改变了AI的学习规律，能够用更少的数据获得更好的效果，为数据稀缺时代的AI发展指明了新方向。

Midjourney 与纽约大学合作，发布了一项提升大语言模型创造性写作能力的研究。他们提出了两种新技术：多样化直接偏好优化（DDPO）和多样化比值偏好优化（DORPO），旨在扩大模型输出的多样性，同时保持连贯性和可读性。这项研究不仅展示了 Midjourney 在文本领域的野心，也为企业 AI 团队、产品开发者和内容创作者提供了改进 AI 生成文本的新方法。