"一带一路"促进沿线国家和地区贸易发展。共建"一带一路"的核心任务是通过互利共赢，带动东南亚等沿线国家和地区的跨域合作，促进各种资源的有效流通和利用，创造新的经济发展空间，造福于沿线各国人民。

写代码的人，被代码替代……

作为这家快餐连锁企业的IT负责人，Meister热衷于为客户、IT团队成员和2000多家门店员工提供出色体验。

清华大学研究团队提出VERIF方法，通过结合代码验证和大语言模型验证解决AI指令遵循中的验证难题。该方法构建22000实例数据集VERINSTRUCT，将约束分为硬性和软性两类分别处理，在多个基准测试中显著提升模型性能，同时保持通用能力不下降，为强化学习训练提供可靠验证机制。

虽然人工智能（AI）与机器学习（ML）计算一般都在数据中心内以规模化方式执行，但基于最新的处理设备，我们已经有可能将AI/ML能力嵌入于网络边缘位置的物联网设备中。

Nutanix董事长创始人兼首席执行官Dheeraj Pandey谈到，新冠疫情加速了数字化转型。把今后5-10年所谈的IT业务连续性，灾难恢复，突发工作量，上云等数字数字化转型技术和概念都浓缩到这半年里面。所有的改变对于Nutanix而言就是希望利用整合来控制混乱。

下面就让我们来看看2018年值得关注的10家厂商，因为他们在开发下一代大数据和业务分析软件，打破着技术的壁垒，挑战已有的知名厂商。

自中国电竞产业飞速发展以来，英特尔可以说是电竞二十余载发展下的一位见证者和推动者。如今电竞入亚运，英特尔与玩家共同见证电子竞技走上更大舞台，令许多用户感到欣慰。

为了让大家理解技术背后的门道，在品鉴会现场，BOE（京东方）揭开了一系列关于ADS Pro的技术真相，解读了行业误区、消费者认知偏差，推动产业的良性健康发展。

AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞，开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容，成功率超过86%，完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险，对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。

GDPR旨在让欧盟公民和居民拥有对他们个人数据使用方式的更大控制权。用户会发现，清除数据的权利并不适用于所有情况，即使客户同意被收集某些数据，企业组织也会发现他们在能够与第三方分享哪些信息方面存在局限性。

该研究揭示了语言模型蒸馏过程中的严重安全隐患：教师模型中微小的偏见会在传递到学生模型时被显著放大。Google DeepMind和东北大学的研究团队发现，仅需在教师模型训练数据中注入0.25%的偏见样本，就能使学生模型在未见过的任务上表现出高达33.4%的偏见响应率，是教师模型的6倍。更令人担忧的是，现有防御机制如困惑度过滤、偏见检测器和自动评估系统均无法有效识别这些精心设计的偏见样本，为AI系统安全带来新的挑战。

这项由香港大学和南京大学等机构研究人员联合开发的双专家一致性模型(DCM)解决了高质量视频生成中的效率难题。研究团队发现扩散模型蒸馏过程中存在优化冲突：早期阶段负责语义布局与运动，后期阶段关注细节精修，两者学习动态差异显著。DCM创新性地将这两个任务分配给不同的专家模型，通过参数高效的实现方式，使模型仅需4步即可生成接近50步原始模型质量的视频，大幅提升生成速度，为实用化AI视频创作铺平道路。

StepFun团队发布了突破性语音AI系统Step-Audio 2，这是首个真正实现端到端语音对话的模型，能直接处理语音而无需文字转换。该系统不仅能理解语言内容，还能感知情绪、语调等副语言信息，并用自然的语音回应。通过8百万小时语音数据训练，在多项测试中超越GPT-4o等商业系统，代表了人机交互技术的重大进步。

和当今的深度学习方法相比，我们大脑的效率高得不可思议。它们只有几磅重，大概只需要20瓦左右的能量消耗，这个能耗只能够给昏暗的灯泡供电。然而，它们代表了已知宇宙中最强大的智力形式。

Discover金融服务集团执行副总裁兼CIO Amir Arooni是一位富有远见的IT领导者，他始终对技术的业务支撑性与以人为本等探索充满热情。他坚信，企业最重要的工作就是把员工们培养成具有前瞻性的创新者，只有这样才能为客户创造更大、更加差异化的价值回报。

Naveen G. Rao，英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理，他同时也是一名神经网络科学家、处理器架构师和企业家。在CES 2018上，科技行者与他进行了深入的对话。

以“数智安全，内生为本”为主题的2023全球数字经济大会数字安全高峰论坛暨BCS2023北京网络安全大会7月6日在北京国家会议中心开幕。

作为一家慈善机构，英国心脏基金会将以新的数据战略作为数字化转型核心，巩固其作为全英最大慈善零售商及eBay全球收入最高慈善机构的地位。

Facebook认为，恶意图文对于机器学习程序而言是一个有趣的挑战，机器学习在短时间内还找不到完美的解决方法。