大部分DeepStream应用演示，都会使用SDK提供的deepstream-app这个非常强大的体验工具，这是从3.x版本就已经开发好的演示应用

进入云计算大时代，中大客户和产业互联网化是云计算的主战场，获取企业级客户是主旋律。对企业级客户来说以新一代私有云为核心的多云，是更接近数据、更经济、更安全又能够承载新一代应用、保护已有投资的最佳选择。

多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在人工智能 的最新进展中扮演着关键角色，作为通用全能助手开发的基础元素。然而，这些方法依赖 于粗粒度的图像级对齐，缺乏对细节的理解（如区域描述和推理）。

字节推出全模态训练框架VeOmni：让AI模型训练像搭积木一样简单

在今天的文章中，麦肯锡分析来人工智能技术目前面临的局限障碍以及对应的解决方法。

随着“人工智能时代”这一全新阶段的出现，新挑战也已经出现——中国应如何保证在“人工智能时代”不落后，甚至领先全世界。答案在我看来就是3个字：根技术。

BIP有点像一个后缀，类似21世纪伊始出现的.com。

5G网络需要具有更高的灵活性、更好的弹性以及更好的扩展性。为此，运营商积极推进网络重构，打造以DC为中心的全云化智能网络。边缘云作为最靠近用户的DC，是运营商网络重构的关键要素之一，是优化移动互联网业务体验的“最后一公里”。

抢滩中国云市场虽然挑战不小，但微软决心很大。

我们将详细介绍AlphaGo是什么以及它的工作原理。

面对制裁，“补洞”只是一时之举，解决全人类面对的未知问题，才是华为在无人区的奋斗之本。

11月16日，2023智慧家庭产业链大会·中国移动连楹智慧家庭创客马拉松大赛决赛在杭州成功举行。

百川智能等机构的研究团队提出了一种创新方法，利用答案格式和长度作为替代信号，无需标准答案就能训练大型语言模型解决数学问题。研究发现，在训练初期15步内，仅基于格式正确性的奖励函数就能产生与标准GRPO算法相当的性能提升。随后引入长度奖励后，这种方法甚至在某些情况下超过了依赖标准答案的传统方法，使用7B基础模型在AIME2024上达到40.0%的准确率。研究揭示了一个关键洞察：基础模型就像已掌握数学和逻辑推理技能但考试表现不佳的优秀学生，只需培养良好的答题习惯即可充分释放其潜能。

清华大学研究团队开发了HERMES系统，让机器人能通过观看人类操作视频学会复杂双手协作任务。该系统融合多源数据，采用通用奖励机制和虚实结合训练方法，配备精确导航定位能力。实验显示平均成功率达67.8%，在医疗、制造、家庭服务等领域展现广阔应用前景，代表了机器人从数据驱动向理解式学习的重要进展。

浙江大学研究团队开发的"自制动力训练"（Self-Braking Tuning，SBT）方法解决了大型语言模型在推理过程中的过度思考问题。该方法不依赖外部干预，而是培养模型自主识别冗余推理并适时终止的能力。研究者通过分析推理效率比率和过度思考标记比率，构建了两种数据策略：SBT-E（精确版）和SBT-D（动态版）。实验结果表明，经过训练的模型在多个数学基准测试上保持原有准确率的同时，将标记消耗减少了30%到60%，显著提高了推理效率。这项创新使AI系统能更像人类一样有效思考，为资源受限环境下的AI部署提供了新解决方案。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

操作系统有我们看不见的一面，是对计算系统底层资源的管理。但是对于大多数用户而言，操作系统看得见的另一面，则更为重要，它就是——人机交互方式。

《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。

腾讯主攻政务市场数字化的WeCity项目，先后拿下广东省政府10亿大单、长沙政府市5.2亿和成都市政府8.7亿大单，如果没有微信这个超级入口，以及庞大的技术支撑，是根本不可能的。这背后体现的当然是一家公司C to B的综合能力。