香港科技大学研究团队提出GPAS技术，通过"梯度保持激活缩放"解决Pre-LayerNorm架构中激活方差指数增长问题。该技术在前向传播时缩放激活值，反向传播时保持梯度不变，在71M到1B参数模型上均显示显著性能提升。GPAS具有出色的架构兼容性，可应用于多种Transformer变体，为大型语言模型训练优化提供了简单有效的解决方案。

“飞天”是阿里云自主研发服务全球的超大规模通用计算操作系统，可将全球数百万台服务器连成一台超级计算机，为社会提供计算能力。

想象一下，你拥有一个聪明的助手，它知道很多知识，但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型（LLMs）面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调（SFT）学会了使用工具的基本能力，但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

哈工大研究团队提出GeRe框架，仅用一千个通用文本样本就能解决大语言模型持续学习中的灾难性遗忘问题。该方法通过阈值边际损失技术，让AI在学习新任务时保持原有能力不退化。实验显示，相比传统方法性能暴跌，GeRe方法在15个任务的持续学习中表现稳定，为AI的终身学习能力提供了突破性解决方案。

Oracle是业界最大的单一数据库供应商，在云计算和开放源代码软件兴起之前，它曾经非常辉煌。

Skywork AI团队开发出参数仅1.5亿的统一多模态模型Skywork UniPic，能同时完成图像理解、文字生成图像和图像编辑三项任务。该模型采用创新的双编码器架构，在多个基准测试中达到先进水平，且能在消费级硬件上运行，为多模态AI的普及化应用提供了新方案。

想象一下，当你和朋友在公园里散步时，你指着远处说："从那个长椅的角度看，那只狗在喷泉的左边还是右边？"这个看似简单的问题对人类来说轻而易举，因为我们自然而然地能够想象自己站在长椅的位置，并从那个视角"看"世界。但对于人工智能来说，这种换位思考的能力却是一项极具挑战的任务。

每个做过计算机图像处理的人，都认识 Lena Forsen。

为了洞察数据更好地为公民服务，各机构正在应用自动化、机器人流程自动化、机器学习和人工智能等技术，更好地管理数据、改进方法和工作流程。

如果说大模型的上半场是以互联网大数据预训练为代表的数字AI；而下半场，是以机器人、世界模型等为代表的物理AI。汽车可能正好处于两者之间的分水岭上。

OpenAI团队开发了PaperBench评估系统，测试AI复现顶级机器学习论文的能力。通过20篇ICML 2024精选论文和8316个评估点，发现最强AI模型Claude 3.5 Sonnet达到21%成功率，而人类专家为41.4%。研究揭示AI在代码编写方面较强但在实际执行中存在局限，为AI科研能力发展提供重要基准。

约翰霍普金斯大学研究团队开发了ETTIN模型套件，首次实现了编码器和解码器模型的公平比较。研究发现编码器擅长理解任务，解码器擅长生成任务，跨界训练效果有限。该研究为AI模型选择提供了科学依据，所有资料已开源供学术界使用。

根据Gartner今年二月对全球政府机构进行的调查访谈，在接受调查的233位国外政府相关首席信息官中，其中85%认为，其政府机构所提供的服务是以“被动应对”、“被动响应”性质为主，而“主动出击”提供服务的政府机构仅占4%。

IT部门的低迷也会限制企业满足不断变化的市场需求的能力，延长开发和发布新产品和服务所需的时间，最终会降低客户满意度。

Copilot+ PC在企业市场渗透缓慢，IT决策者对其专有Windows AI功能印象一般。尽管微软推出了配备NPU芯片、支持40+ TOPS算力的高端笔记本，但企业更关注Windows 11设备更新等优先事项。分析显示，2025年第二季度欧洲AI PC出货量中，Copilot+ PC仅占9%。其专有功能如Recall、Click to Do等主要面向消费者，对企业价值有限。企业购买此类设备更多是基于硬件升级周期和对未来AI应用的投资，而非当前AI功能需求。

他们不同于以往叙事中继承父辈产业的“厂二代”，他们中的许多人是典型的“跨境创一代”。

丽笙酒店集团在全球95个国家拥有超过1250家酒店，是全球业内规模最大的酒店集团之一。集团全球首席信息官（CIO）Jaime González-Peralta在访谈中，分享了IT技术对于企业未来、乃至整个酒店行业的重要价值。

最后在训练之前，可以选择是否启动 “迁移学习” 的功能？在这个实验中也会示范这中间所得到的精度差异，让大家直接体验到迁移学习所带来的的好处。

想象一下，你在阅读一份复杂的科学报告，里面充满了图表和数据。作为人类，你能够轻松地看懂这些视觉内容，并且进行复杂的思考和推理。但对于人工智能来说，这却是一个巨大的挑战。

英伟达自ChatGPT发布以来收入和市值飙升至4.5万亿美元，成为AI革命最大受益者。2025年该公司已参与50笔风投交易，超过2024年全年48笔。英伟达通过投资扩大AI生态系统，重点支持"游戏规则改变者"。其投资涵盖OpenAI、xAI等十亿美元轮次，以及自动驾驶、机器人、数据中心等多个领域的数百万美元融资项目。