德州农工大学研究团队发现多模态AI存在"视觉质量悖论"，即AI在处理略显模糊或有噪点的图片时，在推理任务上反而表现更好。研究开发了VQ-TTT技术，能动态调整图片特征以匹配AI偏好，最高提升8.6%准确率且计算开销极小。这一发现挑战了"高画质对AI更好"的传统认知，为AI优化提供新思路。

戴尔科技集团与中央广播电视总台和北京广播电视台一直保持着密切的技术合作，从各台8K超高清频道规划之初便积极参与其中。

小米正在构建全新的“科技生态”，以不断融合、进化的技术体系，贯穿所有智能场景和终端，更紧密连接人和万物。

自上世纪 70 年代以来，关系型数据库进入历史舞台，成为数据库行业的主角。这个行业步入一个黄金时代，某数据库专家曾撰文写道，“很长一段时间，关系型数据库几乎是包打天下的选择。你很可能用一套数据库玩转所有业务，你也不需要一个连的工程师来维护它”。

Microsoft 365新版本在提供Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNote等经典办公应用之外，将更加注重人工智能技术的融入以及安全级别的提高。

SC24大会上，NVIDIA发布了一系列全新的工具和框架，以提高各类复杂任务的运行效率。

对于小美来说，看直播购物是她工作之余的休闲生活，但对于屏幕那头的虚拟主播来说，24小时的工作，才是她的生活。

想象一下，你正在参加一场料理比赛，有两位评委。第一位评委只给你一个分数，而第二位评委会详细解释你的菜品在口感、创意和技巧上的表现如何，然后才给出最终评价。显然，第二位评委的反馈对于你改进厨艺更有帮助。伊利诺伊大学研究团队正是秉持这一理念，开发了能像第二位评委那样工作的AI评估系统。

在笔者看来，算力时代已经到来，而浪潮信息G7的亮点也非常明显，比如全面支持多元算力、场景化的产品家族，以及智能化的管理，服务器操作系统KOS的全面兼容和支持，All in液冷。

十九大报告明确指出，加速创新型国家建设，将创新转化为经济增长的新动能，成为国家战略方向。此前，国务院发布并实施《国家创新驱动发展战略纲要》，以通过创新驱动发展来实现科技体制改革和经济社会领域改革。

在2021华为全球分析师大会上，华为董事、战略研究院院长徐文伟发布了迈向智能世界2030的九大技术挑战与研究方向

随着生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每个岗位对数字和人际技能的需求增加,AI正在重塑职场生态。到2025年,越来越多的组织将把生成式AI从实验阶段转变为业务规划的重要组成部分,从客户服务到供应链再到人力资源,各个关键职能都将发生变革。本文总结了2025年人力资源领域在应用生成式AI过程中需要考虑的10大趋势,涵盖AI代理的普及、性别差距、技能提升、工作性质变化、领导力转型、灵活办公等多个方面,为企业制定人力资源战略提供了重要参考。

“此芯科技致力于以高能效算力解决方案，推动端侧AI生态发展，通过AI技术应用，让生活、学习、工作变得更智能、高效、人性化。”此芯科技创始人、CEO孙文剑表示，希望以AI创造更美好的未来。

这项研究介绍了MOOSE-Chem3，一种通过模拟实验反馈进行化学假设排序的创新方法。传统的预实验排序仅依靠大型语言模型的内部推理，而该研究提出的实验引导式排序方法则利用先前实验结果来优化决策。研究团队基于三个领域假设构建了高保真模拟器，并验证了其对124个真实化学假设的预测准确性。他们开发的CSX-Rank方法通过功能聚类和反馈分析，将找到最优假设所需的实验次数减少了一半以上，即使在嘈杂条件下也表现出色，为化学研究提供了更高效的探索路径。

这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。

荣耀Magic4系列将成为荣耀征战全球的重磅力作，引领智能手机高端市场进入新的高度，也将助力荣耀在全球市场开疆扩土。

这项由宾夕法尼亚州立大学研究团队开发的FOVER方法解决了AI推理验证器训练中的两大难题：数据标注成本高和应用范围有限。研究者利用形式验证工具（如Z3和Isabelle）自动检查AI在形式逻辑和定理证明任务中的每一步推理是否正确，创建了高质量的训练数据集。令人惊喜的是，经过这种训练的验证器不仅无需人工标注数据，还能泛化到各类推理任务，在12个不同基准测试中表现优异，甚至在某些任务上超越了使用人工标注训练的验证器。这为提高AI推理能力提供了一条高效、通用的新途径。

到底什么是无边界企业？无边界企业会是未来组织的发展趋势吗？近日，来自IBM咨询的多位高管为你详细解读无边界企业的理念与探索。

2023年8月，在行业对模型层的讨论还热火朝天的时候，洞察到企业用户不知道选哪种大模型，难以在业务场景落地等诸多痛点，明略科技将目光转向应用层，基于大模型的应用产品——小明助理Copilot就这样诞生了。

这篇研究来自新加坡南洋理工大学，首次建立了覆盖英语-汉语、英语-泰米尔语和英语-马来语的代码切换对话摘要基准测试CS-Sum。研究评估了10个大型语言模型，发现即使最先进的模型在处理混合语言时也存在严重局限，主要表现为忽略非英语内容、翻译不当和说话者错误归属三类问题。研究揭示仅靠模型扩大或微调无法解决这一问题，强调需要在预训练阶段就加入充分的代码切换数据。