《Transformer Copilot》论文提出了一种革命性的大语言模型微调框架，通过系统记录和利用模型训练过程中的"错误日志"来提升推理性能。研究团队受人类学习者记录和反思错误的启发，设计了一个"副驾驶"模型来辅助原始"驾驶员"模型，通过学习错误模式并在推理时校正输出。这一方法在12个基准测试上使模型性能提升高达34.5%，同时保持计算开销最小，展现了强大的可扩展性和可迁移性，为大语言模型的优化提供了全新思路。

　近日，全球人工智能和数据分析领导者SAS与中国太平洋保险(集团)股份有限公司(以下简称“中国太保”)联手打造的《国际财务报告准则第 17 号—保险合同》

我们都听说过“数字化转型”一词。这是这一代代理商和营销商的营销流行语。现代的代理商会发挥自己的优势，而传统的代理商则会捍卫旧的方式，而客户（在许多情况下）却很难理解。

华盛顿大学等顶尖机构联合推出地理视觉代理概念，让AI能够分析街景、用户照片等视觉数据，回答"咖啡店门在哪里、是否无障碍"等具体问题。团队开发了三个原型：帮助盲人探索街景的StreetViewAI、为残障人士评估环境的Accessibility Scout，以及个性化骑行路线规划的BikeButler，展现了AI与地理信息结合的巨大潜力。

12月22日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会、可信区块链推进计划共同主办，科技行者协办的“2020可信区块链峰会”在京举行。

在传统的“微笑曲线”中，研发和营销分别占据价值链较高的两端，居中的生产制造则处于价值链较低的位置。欧美品牌通常占据研发设计和品牌溢价的主动权，把低利润的生产制造环节转移到中国和其他劳动力成本较低的地区来完成。

企业IT市场持续演进，新趋势不断涌现。AI应用激增成为IT领导者首要投资重点，生产力提升显著；非结构化数据分析推动硬件投资，助力个性化服务；云原生架构和多云策略提供更大灵活性；网络安全投资增加但AI风险并存；低代码/无代码平台实现技术民主化；实时风险平台兴起；数据主权重塑云计算与边缘计算格局；AI为数字化转型注入新活力。

VIAVI Solutions（VIAVI）（纳斯达克股票代码：VIAV）近日分享，公司参与了由O-RAN联盟组织、业界领先企业主办的O-RAN PlugFest大会。此次的PlugFest大会于2022年5月和6月，在多个国家进行了一系列现场演示。

这一全新的HPE ProLiant Gen11 服务器能为客户提供便捷、可靠和性能优化的计算资源,完美适用于一系列现代工作负载,包括AI、分析、云原生应用、图形密集型应用、机器学习、虚拟桌面基础设施(VDI)和虚拟化等。

12月22日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会、可信区块链推进计划共同主办，科技行者协办的“2020可信区块链峰会”在京举行。

本篇文章便要深度对比分析市场各主流超融合和厂商，帮助超融合入门用户全面而深入地理解超融合概念，并能从核心关键方面来了解不同厂商及产品的特点，从而结合企业的情况进行有针对性的评估与选择。

为了应对日益增长的车联网数据传输需求，在近期举办的恩智浦新产品媒体沟通会上，恩智浦大中华区资深市场经理余军苗向我们介绍了与汽车智能化、互联化相关的S32G处理器。

这份由新加坡国立大学等顶尖学府研究团队发布的调研报告，系统梳理了多模态思维链推理这一前沿AI技术的发展现状。该技术让AI具备了同时处理文字、图像、音频等多种信息并进行逐步推理的能力，在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等领域展现出巨大应用潜力，代表了AI从简单工具向真正智能伙伴进化的重要一步。

在2018年全球超算大会上，戴尔易安信宣布在高性能计算部署和新产品组合扩展方面的最新进展，旨在帮助人工智能、生物科学、天气预测等各个科研领域加快获得洞察。

不负每一份对技术的热爱

红帽OpenShift平台Plus添加了红帽OpenShift容器存储，构建了一个全功能、完整的混合云平台，以满足云原生计算的需求

本届大会云集了国内业内知名专家、院士，凝聚了行业超前思维和真知灼见。

Anthropic推出首个行业定制版AI产品Claude for Financial Services，专为金融行业打造。该服务基于Claude企业版，提供更高使用限制、内置数据连接器以及提示词库。新版本预装了连接FactSet、PitchBook等金融数据提供商的MCP连接器，并包含实施支持。针对金融分析师工作负载大的特点，该服务显著提升了速率限制，同时提供提示词库帮助用户更好地构建查询。

伴随着“双碳”目标的深入推进，当前各领域正在积极探索下一代绿色能源技术，作为21世纪的“终极清洁能源”，绿氢发展迎来万亿级风口。

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。