想象一下，你在考试前记住了所有可能的问题和答案。当考试来临时，你看似表现优秀，但实际上只是在背诵，而非真正理解。当前的大语言模型（如ChatGPT）也面临类似问题——它们在很多传统测试中表现出色，但这真的代表它们具备了通用智能吗？

云的第一章代表着一段规模化炒作周期，第二章则强调从业务流程角度出发推广一种架构性方法。

不注意预防措施的人就有可能会陷入陷阱。

关于机器人流程自动化的一切，以及先锋厂商UiPath的成长路径。

智慧计算是浪潮多年来始终坚持的发展战略，随着M6新一代服务器发布，浪潮在帮助客户构建算力基础设施方面又提升了一个阶次。极致、精益、开放、安全这四大特性作为浪潮30多年深耕数据中心基础架构领域的经验和技术积累，其必将引领服务器市场的新潮流。

想要以虚拟形象直播、投稿？再也不用打开一大堆程序了，如今万事so easy。

第三届赛灵思开发者大会（XDF）亚洲站于2019年12月3日至4日在北京盛大揭幕，这是2019 XDF 全球三站的最后一站，也是最大一站。

从提供有意义的工作内容到积极接纳混合办公环境，领先企业已经建立起良性IT招聘周期。现在，让我们听听这些CIO们讲述如何持续吸引IT人才。

8月28日，2021北京网络安全大会技术峰会正式召开。来自全球各地顶级的网络安全技术专家，一同分享行业前沿最新的产品技术研究成果和实践，从技术的角度为人们分析网络安全技术的复杂与应用，共同探讨未来安全技术研发方向思路，推动技术的革新与发展。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

2025年5月20日，上海交通大学与上海人工智能实验室合作发布了"视觉智能体强化微调"（Visual-ARFT）研究，使AI模型能像人类一样主动使用搜索引擎和编写代码处理图像。这项突破性技术通过强化学习让大型视觉-语言模型获得工具使用能力，在研究团队设计的多模态智能体工具基准（MAT）上表现优异，甚至超越了GPT-4o。经过训练的模型能够分析问题、分解任务、调用工具并解决复杂视觉问题，为构建能真正"用图像思考"的AI智能体开辟了新路径。

清华大学研究团队开发出TTRL技术，让AI无需标准答案即可自我学习。通过"多数投票"机制，AI分析自己的多个解答找出最佳答案并以此改进。在数学竞赛中表现卓越，AIME 2024正确率提升159%。这种"无师自通"能力标志着AI向真正自主智能迈进的重要突破。

我们生活在一个AI能力有望超越人类大脑的时代下。

很多人惊艳于deepstream-app里面那个可以同时检测到车子的颜色、品牌、种类的实验，这的确是个非常亮眼的应用，在开发包范例中的deepstream-test2就是这项功能的范例代码。

微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创造新纪录。用户可根据需求选择不同计算策略，平衡性能与成本。

3月17日，国际权威机构IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布《2021-2022全球计算力指数评估报告》，报告对六个大洲的15个国家，从计算能力、计算效率、应用水平和基础设施支持四个维度对各国计算力水平进行全面评估。

Ted迅速地晋升为一家财富100强公司的最高管理层，他认为这要归功于他在不同行业、工作和组织领域工作过程中不断的学习和知识积累。

香港理工大学联合多所高校开发的Mol-R1框架，首次实现了AI在分子发现中的透明推理。该系统通过PRID方法学习专家推理模式，配合MoIA迭代训练策略，不仅能准确生成分子结构，还能展示完整思考过程。相比现有模型，Mol-R1推理更简洁高效，为药物研发等领域的AI应用提供了重要的安全保障。

从最近针对AI技术发展与影响进行的调查、研究、预测以及其他量化评估结果来看，消费者对于数据隐私、AI给工作带来的影响以及AI优先层面的竞争，普遍抱有困惑且矛盾的态度。

今年是改革开放40周年。四十年间，软件行业的发展产生了翻天覆地的变化，正在经历着从“追随者”向“引领者”的转变。