马斯克在社交媒体平台X上发文称，特斯拉计划8月8日推出自动驾驶出租车(robotaxi)。这将是马斯克在其总体规划第二部分中描述的所谓的“特斯拉网络”，几年前他曾预测特斯拉车主将能够通过软件调动他们的自动驾驶汽车去接送乘客来赚取收入。

NetEase公司研究团队开发的LatticeWorld框架实现了虚拟世界生成的重大突破。该系统通过自然语言和草图输入，能够快速生成高质量的3D交互虚拟环境，效率比传统方法提升90倍以上。系统结合轻量级语言模型和工业级渲染引擎，支持动态角色交互和实时物理模拟，为游戏开发、教育培训等领域带来革命性变革。

如何依靠AI探索新模式、让数据变成个性化服务？如何整合现有AI应用，规划和建设统一的AI平台？如何全方位打造自主可控的AI技术能力，使AI真正成为企业大脑？电力能源企业只有正确回答这“三道试题”，才能顺利地进入智能化发展轨道。

"支线任务与主线任务"是马斯克经常使用的游戏化比喻。"我确实感觉在华盛顿工作时因为清除浪费和欺诈而受到很多抨击，这是一个有趣的支线任务，"他坦言政府效率改革的重要性，但他强调"得回到主线任务。主线任务就是技术建设。"

这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法，通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识，解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型，将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明，该方法显著优于基准方法，参数均方误差降低了33%，并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。

天津大学和清华大学研究团队开发的FuxiMT是首个中文为中心的多语言翻译模型，基于BLOOMz模型并整合了混合专家技术，支持65种语言的翻译。其采用两阶段训练策略：先在50亿中文句子上预训练，再通过课程学习方法在多语言并行语料上微调。实验表明，FuxiMT在各种资源水平的语言对翻译任务中均优于主流基线，尤其在低资源语言和零样本翻译中表现突出，为跨语言交流提供了新解决方案。

上海AI实验室联合清华等机构发现，通过"测试时计算扩展"策略，小型AI模型可以战胜参数规模大135倍的巨型模型。10亿参数的模型在数学推理任务上超越了4050亿参数的模型，甚至5亿参数的迷你模型都能胜过GPT-4o。研究揭示了AI发展新方向：聪明的推理策略比模型规模更重要，为资源有限的机构提供了"以智取胜"的可能性。

这项来自加拿大滑铁卢大学的研究挑战了"更多训练数据总是更好"的观念，发现某些数据集反而会损害信息检索模型性能。研究者提出了RLHN方法，使用级联LLM技术识别并重标注训练数据中的"假负样本"。实验表明，这种方法显著提升了检索和重排模型在BEIR和AIR-BENCH基准测试上的性能，尤其在处理未见过的领域时效果更佳。人类验证结果证实了该方法的可靠性，为构建更准确、鲁棒的信息检索系统提供了新思路。

Mercury Research的2024年第三季度市场份额统计刚刚公布，我们将结果与Gartner的出货量与收入历史趋势相对比，希望帮助大家了解数据中心x86 CPU的市场发展究竟走到了哪一步。

腾讯和深圳大学联合开发的多视角语言理解技术取得重大突破，通过创新的训练方法让人工智能具备接近人类水平的语言理解能力。系统能准确识别讽刺、情感变化等复杂语言现象，在多项测试中表现优异，已在客服、教育、医疗等领域开始应用，未来有望广泛改善人机交互体验。

随着物联网的发展，预计到2030年全球联网设备数量将从80亿增长到2000亿，甚至更多，这些设备都是数字化设备，承载着难以计数的数字化服务。以此为基础，全世界都将事实性的构建在数字化设备，或者说数字化技术之上。

中科大团队推出深度研究智能体评测基准DeepResearch Bench，包含100个跨22领域的博士级研究任务，创新性地设计了RACE和FACT双重评估框架，分别评判AI生成报告质量和信息收集能力。测试显示谷歌Gemini表现最佳，该研究为AI研究助手行业建立了首个科学统一的评估标准。

ByteDance Seed团队发布的BAGEL是一个突破性开源基础模型，采用混合变换器专家架构，能同时执行多模态理解和生成任务。研究显示，随着训练数据和模型规模增加，BAGEL展现"涌现能力"—从基础理解和生成，到复杂编辑和自由形式视觉操作，再到长上下文推理，呈现能力阶梯式提升。模型在标准基准测试中超越现有开源统一模型，并显示出强大的世界建模能力，如世界导航和视频生成。研究团队开源了代码和模型检查点，为多模态AI研究开辟新方向。

2018年，人们开始越来越多地利用区块链技术对抗深度伪造问题。

Luga讨论了GPU在人工智能生态中的重要性，特别是在加速AI核心算力构建方面。GPU以其高度并行的架构，在深度学习等AI技术中展现出卓越性能。与CPU相比，GPU在处理图形渲染、机器学习、视频编辑等计算密集型任务时具有显著优势。GPU和CPU的协同工作提高了数据吞吐量和并发计算能力。GPU的应用场景包括专业可视化、机器学习、区块链和模拟技术等领域。

《离散马尔可夫桥》研究提出了一种新型离散数据表示学习框架，克服了传统离散扩散模型使用固定转移矩阵的局限。该框架包含矩阵学习和分数学习两个核心组件，能够自适应学习转移率矩阵并有效重建原始数据分布。理论分析证明了其有效性和收敛性，而在Text8和CIFAR-10数据集上的实验展示了其优越性能，证明了这一方法作为离散表示学习统一框架的潜力。

谷歌DeepMind团队开发了过程监督强化学习技术，让AI学会像人类一样进行复杂推理。该方法不仅关注最终答案，更重视推理过程中每一步的合理性。在数学推理测试中，AI准确率从41%提升至73%。这项技术为AI在教育、科研、医疗等领域的应用开辟了新可能，让AI决策过程更加透明可信。

基于领先的物联网产品与解决方案，杰和科技、英特尔等厂商正在协力构建数字标牌生态，厘清数字标牌部署核心技术障碍，共同开发一系列形态丰富、极具推广价值的数字标牌创新应用，为终端用户提供更智慧的服务体验。

如果只是短短一周或者一个月看，存储市场，变化不是明显。但是时间拉开到一年，整个存储市场还是发生了天翻地覆的变化。

中国移动5G网联无人机融合5G网联技术，利用中小型无人机搭载专业救援设备，能完成可视搜索、 物品运输、 空中喊话、 医疗急救设备投送等任务