俄罗斯人工智能研究院等机构的研究团队首次成功破解了大语言模型内部推理机制的奥秘。他们使用稀疏自编码器技术将AI模型复杂的内部状态分解成可理解的功能组件，并开发了ReasonScore评分系统来识别负责推理的特定组件。通过精确调节这些"推理组件"，研究团队实现了AI推理能力的显著提升，为开发更可控、更透明的AI系统奠定了基础。

随着云原生时代的演进，微鲤赶上了这趟早班车，成为最早一批的云原生使用者，在数字化变革的红利之下，其用户数快速增长，仅中华万年历一款APP的累计用户截至目前已经突破3亿，跻身千万级移动应用行业。

南京大学团队开发的TextCrafter系统成功解决了AI图像生成中多文字准确渲染的技术难题。该系统采用三阶段策略：实例融合、区域隔离和文字聚焦，实现了73.7%的文字准确率，相比基础模型提升45%以上。同时创建了包含2000个复杂场景的CVTG-2K评测数据集，为该领域建立了新标准。作为无需训练的即插即用技术，TextCrafter在广告设计、内容创作等领域具有广阔应用前景。

随着物联网技术的发展和边缘计算的需求不断增长，数据中心必须进行现代化改造，尤其是数据处理的能力必须比最初的设计高出几个数量级。

生成式AI并非昙花一现，而是大势所趋，世界各地的企业都在积极应用和投资这项技术。

将世界级的企业应用与顶级云基础设施合二为一，正是合作的最大价值。如今，SAP与阿里云正携手开辟出一条通往中国市场与全球化发展的全新路径。

出海开一家靠谱的民宿酒店需要几步？

当传统的制造业，嫁接了数字化，会发生什么神奇的化学反应？浙江的专精特新企业占据全国的十分之一，是浙江民营经济的一面旗帜。

维克托·迈尔-舍恩伯格 ，一个几乎可与大数据划等号的名字，将于本月28日在长沙国际会展中心举办的2018中国(长沙)网络安全·智能制造大会开幕峰会上，发表他题为《大数据时代的工业革命》的最新演说。

南开大学团队开发出DepthAnything-AC模型，解决了现有AI距离估算系统在恶劣天气和复杂光照条件下性能下降的问题。通过创新的扰动一致性训练框架和空间距离约束机制，该模型仅用54万张图片就实现了在雨雪、雾霾、夜晚等复杂环境下的稳定距离判断，同时保持正常条件下的优秀性能，为自动驾驶和机器人导航等应用提供了重要技术支撑。

哈工大团队提出SENTINEL框架，通过句子级早期干预和交叉验证机制，将多模态AI的视觉幻觉率从52.7%降至4.3%，降幅超90%。该方法采用域内数据自举策略，无需外部标注，在保持AI通用能力的同时显著提升了图像描述准确性，为可信AI发展提供重要突破。

在第十八届国际数据中心展CDCE2018数据中心及云计算全产业展前期，数据中心节能技术委员会吕天文秘书长向至顶网记者介绍了当前数据中心节能技术的最新进展

苏州大学等机构联合发表的这项研究首次系统性梳理了AI测试时计算技术的发展全貌。研究揭示了AI正在经历从快速直觉反应向深度推理思考的重大转变，通过重复采样、自我纠错、树搜索等策略显著提升推理能力。这种"给AI更多思考时间"的技术革命不仅推动了数学、编程等领域的突破，更为通用人工智能的实现指明了方向。

突如其来的新冠病毒大流行迅速重塑了我们的工作方式。各管理团队和人力资源部门迅速采取行动，以使刚开始远程办公的员工投入工作和维持业务连续性。

香港中大与字节跳动联合研究团队开发出InterActHuman系统，解决了AI生成多人交互视频的技术难题。该系统通过创新的"局部条件注入"方法和动态掩码预测技术，实现了精确的多人音频-视频同步，在唇语准确性和用户体验方面远超现有技术，为未来影视制作、游戏开发和教育应用开辟了新的可能性。

北京大学等高校联合研究发现，当前广泛使用的AI评判系统存在严重的自相矛盾问题，经常出现评分与直接比较结果不一致的情况。研究团队开发了TrustJudge框架，通过分布感知评分和智能聚合技术，将评判不一致性降低了8-10个百分点，同时提升了准确率，为AI系统的可靠评估提供了重要解决方案。

最近X（也就是以前的推特）和马斯克，就被这玩意，推上了风口浪尖。原因是，X被发现“光明正大”的拿用户的帖子来训练Grok AI。就是马斯克自己搞的那个大模型。

2019年7月1日，F5 Networks总裁兼首席执行官范仲林正式宣布著名华裔科学家林耕就任F5执行副总裁兼首席技术官，未来将在技术管理、战略制定、技术价值传播等方面发挥关键的领导作用。林耕也成为F5最高职位的华裔科学家。

上海AI实验室联合复旦大学等机构发布EO-1机器人智能系统，首次实现真正的机器人推理能力。该系统通过创新的"交错式视觉-文本-动作预训练"技术，让机器人具备了像人类一样"边看边想边做"的综合智能。EO-1在多个测试中超越现有系统，能够处理复杂的长期任务、进行战略推理，并适应不同硬件平台，标志着机器人技术迈入智能化新阶段。

英伟达已经充实了完整的软件技术栈，旨在简化面向企业客户的定制模型开发与部署流程。这是否代表着AI Nervana目标的实现？AMD和英特尔又该如何与之抗衡？