在可持续发展这件事上，人们对于使用地球卫星观测数据一直有着巨大的需求，但是使用门槛依然还很高。

中台的概念就如这句诗所描述得一样一瞬间在IT圈里火了起来，好像不讨论中台就任何解决方案就黯然失色了。

FLAME-MoE是卡内基梅隆大学团队开发的首个全透明混合专家语言模型研究平台，包含7个规模从3800万到17亿活跃参数的模型。它采用每层64位专家、top-8选择和2位共享专家的架构，公开所有训练数据、代码和检查点。实验显示，FLAME-MoE比相同计算量的密集模型提升3.4个百分点，并揭示了三个关键发现：专家逐渐专注于特定词汇子集，专家协同激活保持稀疏多样，路由行为在训练早期就趋于稳定。这一平台为MoE模型的系统研究提供了前所未有的开放基础。

斯科尔科沃科技学院研究团队开发了一种新型损失函数——基于伊塔库拉-赛托散度的损失函数，用于解决风险敏感强化学习中的数值不稳定性问题。与传统方法相比，该损失函数不仅数值稳定，还保持尺度不变性，同时保留指数效用的理论保证。研究团队在多种金融场景和鲁棒组合优化问题上验证了其优越性，表明该方法可有效应用于金融、医疗和自动驾驶等高风险决策领域。

"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时，才明白我们看的不是作品，而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能，让Google从‘伦敦那帮疯子在搞AGI‘转变为全公司共识。DeepMind让AI‘合理地幻觉‘来创造突破，就像Astra技术让用户第一次惊呼‘AI能做到比想象更多‘——这不仅是技术革命，更是重新定义创造力的开始。"

作为一个完整的软件和硬件网络产品组合，思科Catalyst全栈解决方案已经远远超越了传统的路由交换和无线网络

5G的广连接、低时延、高性能让工业互联网人机协同、机器与机器之间的数据交互成为可能，成为新型生产力，在释放生产潜力的同时，推动全球产业和业务模式重构。

网络安全专业人士面临着不断演变和新出现的威胁，因此这一角色需要满足的要求与日俱增。例如，Akamai近期发布的应用程序和API威胁报告指出，在2022年第一季度，针对客户发起的Web应用程序攻击尝试次数年同比增长超过300%。

唯有秉持自主创新的坚定信念，不断加大研发投入，积极探索新技术、新架构，中国企业才能在人工智能领域开辟出一条属于自己的康庄大道，在全球竞争中赢得未来。

MediaTek Research团队提出的Latent Flow Transformer（LFT）是一种创新架构，通过流匹配技术将多个Transformer层压缩为单层，大幅提升效率。研究引入"重耦合比率"指标精确预测适合压缩的层，并开发Flow Walking算法解决路径交叉问题。在Pythia-410M模型上，LFT成功将12层压缩为1层，其性能超过简单跳过3层的方法，缩小了自回归与基于流的生成方法之间的差距。这一技术不仅降低了模型参数量，还保持与原始架构兼容性，为大型语言模型的高效部署开辟了新途径。

据报道，英特尔已经收购了以色列数据科学初创公司Cnvrg.io，后者可以帮助团队创建和运行机器学习模型。

第四届世界智能大会拟以“智能新时代：创新、赋能、生态”为主题，拟于2020年4月23日-26日在天津梅江会展中心召开。

NTT DATA North America的首席信息官讨论了他的员工战略如何成为IT战略的核心，以及组织内的职业流动性如何促进思想的多样性并激励同事发挥影响力。

70%的美国民众表示不信任无人驾驶汽车，但72%的中国民众表示信任。即使未来的汽车能够自主驾驶，仍有88%的美国消费者希望拥有自己的私家车，而非使用“无人驾驶”工具（持同样观点的德国消费者占比为82%，法国为76%）。

CLaSp是一项创新的自我推测解码技术，能让大语言模型生成文本的速度提高1.3到1.7倍，同时保持输出质量不变。由中国科学院等机构联合开发的这一技术，通过动态决定模型内部哪些计算层可以被跳过，避免了传统方法需要额外训练或模块的缺点。CLaSp像是让AI在不影响烹饪质量的前提下，学会了根据菜肴复杂度灵活跳过某些烹饪步骤，从而更快地完成整道菜。

康旭科技成立于2007年，谈到当年创业的缘起，励建科先生介绍，一是因为自己在金融行业已经从业十几年，真心想为金融客户做点事；二是在从业过程中，自己对商业模式布局非常感兴趣，很想创业试试水 ；三是想深入挖掘自身的价值，多为社会做点贡献。

戴尔官方企采中心 “0元试用 无需归还”活动来咯。

上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案，仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS，并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示，新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术，为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。

前沿模型代表了最先进的AI系统，具有多模态、零样本学习和智能体行为等关键特征。OpenAI的GPT-4o和谷歌的Gemini 1.5等为典型代表。专家指出，这些模型需要大量资源投入，在质量与成本之间寻求平衡。基准测试虽然重要但存在局限性。未来发展方向包括AI智能体、跨学科技术和非Transformer架构。预计十年内，前沿模型将成为无处不在的后台智能体，通过语音、视觉和情感等多种方式与人类自然交互。

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