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。

法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架，用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告，并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法，这一系统能生成透明、有因果关系的解释，同时保持高诊断准确率。研究显示，通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为，包括假设检验和非线性思考，提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。

上一篇内容为大家介绍了从NVIDIA NGC下载DeepStream 6.1的容器版镜像到本地在Jetson上设备的基础指令，不过在正式使用容器版DeepStream 6.1之前，我们还是需要为入门用户提供基本的使用方式与一些小技巧。

Achronix的Speedster7t FPGA具有一个独特的架构，使其非常适合这些类型的模型。

戴森重磅推出戴森史上最强劲1无绳吸尘器——G5 Detect，以第五代Hyperdymium(TM)马达再度实现技术跨越。

腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则，先确保模型具备准确推理能力，再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力，第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示，该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上)，又保持或提高了准确率，展现出高效率-高准确率的理想平衡。

深圳大学团队开发了C3D-AD持续学习框架，解决3D异常检测中的"灾难性遗忘"问题。系统通过三个创新模块：统一特征空间的KAL、智能信息管理的KAA和记忆保持的RPP，实现在学习新产品检测的同时保留对历史产品的检测能力，在三个数据集上取得显著性能提升。

传统数据中心基础设施往往建设周期长，设计一次定型。当企业出于业务需求要进行系统改造升级的时候，如果原有机房空间不够，放不下新增机柜，单是机房改造这一项，就意味着一番苦工和一大笔开销。

作为华为显示器产品的又一新作，华为MateView SE进一步扩充了华为显示器的产品布局，丰富了用户的选择空间，满足了更多消费者的使用需要。

浦项科技大学研究团队发现当前AI模型缺乏音频推理能力，仅凭文字描述无法判断声音属性。他们构建了AuditoryBench++测试平台，涵盖音调、音量比较等5类任务，发现主流AI模型表现接近随机猜测。研究团队提出AIR-CoT方法，通过两阶段训练让AI学会"想象"声音：先识别需要音频推理的文本片段，再调用音频知识模块生成声音特征。实验显示该方法显著提升了AI的音频推理能力。

Maple Leaf Sports & Entertainment建立了体育运动领域最大的IT工程团队之一，以探索数字解决方案和数据分析如何改变比赛、运营和球迷参与度。

初创团队的技术管理最容易陷入哪些误区?技术管理者应在团队中扮演怎样的角色?如何打造面向业务成功的IT组织?何谓技术领导力，又该如何修炼?

Google 在生成式 AI 领域起步较晚，但近期 Gemini 发展迅速。最新发布的 Gemini 2.5 Pro (实验版)在基准测试和用户体验方面均有显著提升，有望挑战 ChatGPT 的主导地位。Google 表示，这得益于长期投资的成果开始发挥作用。新版本在推理能力、性能效率等方面都有进步，但在技术细节透明度方面仍有待改进。

这篇研究介绍了"视觉指令瓶颈调优"（Vittle）方法，该方法通过应用信息瓶颈原理，增强多模态大语言模型应对分布偏移的能力。研究不依赖增加数据量或模型规模，而是教会模型像人类一样进行"概念压缩"，在保留关键信息的同时丢弃冗余细节。在45个数据集的30种分布偏移场景中，Vittle显著提高了模型的鲁棒性，同时保持了标准任务上的出色表现，且几乎不增加推理时间。

5月11日晚，Unite Beijing 2018 Keynote主题演讲于国家会议中心圆满落幕。今年的Keynote主题演讲汇聚了12位重量级嘉宾，为参会者呈现出了一场属于Unity 2018的技术盛宴。

在大数据和数据分析领域，技术的发展可谓日新月异。尤其是，随着企业加大数据驱动业务转型的步伐，越来越多的企业认识到掌握最新技术发展趋势对于确保企业实现数据分析战略至关重要。

Amazon Graviton4和Amazon Trainium2，为机器学习训练和生成式AI应用等广泛的工作负载提供更高性价比和能效。

网易智慧企业部产品总监周丹围绕《C2B时代，数据 X 智能驱动营销与服务变革》，分享了网易如何借助数据与智能的力量，帮助企业在C2B时代，进行营销与服务的变革。

为了实现图像中的交互式区域特定理解，最近的方法采用了各种策略来表示目标区域：在文本标记中编码文本框坐标，利用视觉 RoI 特征，或应用视觉标记。将这些能力扩展到视频领域，一些方法将初始帧的边界框坐标作为文本形式用于区域级视频理解任务。然而，一种能够有效解决图像和视频中区域特定任务的通用方法仍然是一个开放的挑战。

CapSpeech是约翰·霍普金斯大学等机构联合提出的风格描述文本转语音合成基准，包含超过1000万机器标注和36万人工标注的语音-描述配对。它支持五大下游任务：基础风格描述、带音效的语音合成、口音控制、情感表达和表现力丰富的虚拟代理。研究团队开发了自回归和非自回归两种模型，并通过客观和主观评估证明了该基准的有效性。CapSpeech不仅丰富了语音合成的表现力和可控性，还为实际应用如有声读物、对话代理和跨文化语音合成铺平了道路。