数字孪生的出现，对于传统能源行业来说，称得上是一次模式上的颠覆。

数字孪生的出现，对于传统能源行业来说，称得上是一次模式上的颠覆。

终究是南柯一梦。

伊利诺伊大学研究团队开发的s3框架只需2,400个训练样本，就能超越需要17万个样本的现有方法，大幅提升语言模型的搜索质量。通过将搜索与生成解耦，s3使用"超越朴素RAG的增益"奖励，专注训练搜索智能体而保持生成模型不变。在通用和医学问答任务中，s3均取得最佳性能，同时实现33倍训练速度加快，适用于各类冻结或专有模型，为RAG系统开辟高效新路径。

想象一下这个场景：一位刚从国外旅行回来的人出现了轻微发热和腹痛症状，担心可能感染了某种传染病。深夜时分，医院和诊所都已关门，这位患者拿起手机，向ChatGPT询问："根据英国卫生部门的建议，我应该怎么办？"

因此，英特尔在Computex简报会上公布了产品的定价与基准测试性能，以期展示Gaudi 3与当前“Hopper”H100 GPU的直接比较结果。

UI-Genie是一个创新的自我改进框架，解决了GUI智能体面临的两大挑战：轨迹验证困难和高质量训练数据缺乏。研究团队开发了专用奖励模型UI-Genie-RM，采用图像-文本交错架构有效处理历史上下文，并统一了步骤级和任务级奖励评估。通过精心设计的数据生成策略和迭代自我改进，该框架无需人工标注即可创建高质量合成轨迹。实验结果显示，经过三轮数据-模型自我改进后，UI-Genie在多个基准测试上达到了最先进水平。该研究已开源全部实现和数据集，为GUI智能体研究提供重要资源。

Meta AI团队开发出STEPWISER系统，让AI模型学会像资深评委一样分析和评判推理步骤质量。该方法通过强化学习训练，让AI先进行深度分析再给出判断，在ProcessBench测试中准确率相比传统方法提升32-56%。STEPWISER还能通过"块重置推理"策略实时纠错，提高推理准确率10-18%，为构建更可靠的AI推理系统提供了重要突破。

这一次，轮到库克炮轰扎克伯格。

本月 ，Google Cloud举行了高管论坛，与客户和合作伙伴讨论人工智能的最新进展。

智能AI是去年生成式AI领域的重大突破技术,今年企业将大规模部署这些系统。但整合智能AI与现有系统存在诸多挑战,包括基础设施现代化、数据集成、安全合规等。IT领导者需要谨慎考虑这些问题,以确保成功部署智能AI系统。

他们的故事揭示了一个被低估的事实：AI向善的最好载体，或许就藏工业流水线、医疗手术台、田间农作物等真实世界场景的细枝末节里。

沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1，通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型，在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩，展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示，为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。

就在上周，为期三天的2020年英特尔行业分析师会议给我们带来诸多惊喜。虽然与前几年相比，本届大会的新消息相对较少，但我觉得这未必是英特尔有所保留，而是新冠疫情的影响实在给交流沟通造成了不小的障碍。

在近日举行的2018科箭用户大会上，科箭软件总经理刘斌表示，科箭希望在供应链领域做中国企业数字化转型的助能者，帮助企业构建数字化供应链云平台，最终驱动流程变革，带来业务增长。

这项由台湾大学与微软研究团队合作的研究探索了使用音频感知大语言模型(ALLMs)作为自动评判员来评估语音生成模型的说话风格。研究设计了"语音风格指令跟随"和"角色扮演"两个任务，测试了四种语音模型的表现，并比较了人类与AI评判的一致性。结果表明，特别是Gemini-2.5-pro模型，其评判结果与人类评判的一致性甚至超过了人类评判者之间的一致性，证明ALLMs可以作为可靠的自动评估工具。同时研究也发现，即使是最先进的语音模型在说话风格控制方面仍有显著改进空间。

Dify现在即是全球增速最快的AI开源项目之一，也是“生产级”大模型应用构建平台。

写代码的人，被代码替代……

清华大学研究团队提出VERIF方法，通过结合代码验证和大语言模型验证解决AI指令遵循中的验证难题。该方法构建22000实例数据集VERINSTRUCT，将约束分为硬性和软性两类分别处理，在多个基准测试中显著提升模型性能，同时保持通用能力不下降，为强化学习训练提供可靠验证机制。

未来我们憧憬一个怎样的世界？万物智能应该是必不可少的条件之一。