每一个公司都将成为「机器学习」公司。

人类本质上是社会性动物，我们的大脑天生就需要连接。从与陌生人的简短交流到与亲人的深度对话，这些互动都能促进个人幸福、增强社区纽带并稳定社会结构。随着AI聊天机器人的兴起，它们承诺提供不间断的陪伴，但并非所有连接都具有同等价值。我们需要在拥抱AI的同时，思考其对人际关系和自我认知的深远影响。

马斯克在社交媒体平台X上发文称，特斯拉计划8月8日推出自动驾驶出租车(robotaxi)。这将是马斯克在其总体规划第二部分中描述的所谓的“特斯拉网络”，几年前他曾预测特斯拉车主将能够通过软件调动他们的自动驾驶汽车去接送乘客来赚取收入。

近期在爱立信举办的一场名为“向新而生?5G赋能数字化转型”的媒体沟通会上，爱立信中国总裁赵钧陶、爱立信中国首席技术官陈明，分别向我们介绍了爱立信在5G方面的创新应用以及在南京智慧工厂中5G应用落地情况。

沃尔玛CIO Johnson认为，IT部门当前的工作重点是借助AI为IT建立产品模型，完善不同产品领域的端到端服务，并提升一部分产品的过程自动化功能。为此，在他上任后第一时间整合了内部技术和共享服务团队，为业务流程提供所需的技术和服务支持。

过去几年，人工智能与机器学习不断向纵深发展，准入门槛也大幅降低，众多行业意识到了AI和ML的巨大潜力，不断加大投入。

常言道，鱼与熊掌不可兼得。就像我们今天在安全与隐私之间很难做到兼顾一样，通常都会以牺牲一部分隐私为代价来满足对安全的需求，这看上去无可厚非，但其实也是无奈之举，除此之外我们并没有其他选择。

田纳西理工大学研究发现，在特定条件下，纯粹追求短期利益的人工智能反而会自发表现出探索行为。研究通过多臂老虎机和网格世界实验证实，当环境具有重复结构且智能体拥有足够记忆时，贪婪策略能够产生类似Thompson采样的探索效果。这一发现挑战了探索与利用必须对立的传统观点，为简化强化学习算法设计提供了新思路。

华为站点能源领域总裁彭建华携手业界嘉宾,共同就站点能源领域的技术及产业趋势展开相关探讨和预测,并发布面向未来的站点能源十大趋势。洞察趋势,明晰方向,创新探索,共建未来。

近日，Ivanti发布了一份数字化员工体验现状的调研结果，此项调研由Ivanti与全球数字转型专家合作，调查了10000名办公室员工、IT专业人员和C级高管，以评估数字化员工体验在组织中的优先级和采纳率，以及如何影响员工的日常工作体验。

哈工大团队提出LycheeMemory框架，模仿人类记忆机制处理超长文本。系统通过压缩器、门控器、推理器三部分协作，将文档压缩为高密度表示，智能筛选相关信息，实现高效推理。在175万字符测试中保持71%准确率，相比传统方法实现6倍加速、50%内存节省，为AI长文本处理提供新思路。

注重创新与可持续发展并行，在PC不断探索的道路上，戴尔扮演了多个角色，既是追逐设计天马行空的“创意大师”，亦是为每一款产品研发做无数次测试的靠谱“工程师”。

展望未来，随着云计算市场的发展，液冷快速连接器市场也会迎来快速发展。中国市场发展非常迅速，并且整个市场前景非常乐观。史陶比尔不断开拓中国市场，把最好的液冷连接器产品带到中国市场，给国内广大客户提供一个更具性价比、更安全可靠的产品。

香港理工大学等机构研究团队发现扩散语言模型存在"早期答案收敛"现象：高达99%的问题在推理中途就已得出正确答案，却仍继续无效推理。基于此发现，团队开发了Prophet方法，通过监控AI推理信心动态决定提前停止时机，实现3.4倍推理加速且几乎不损失准确性，为AI文本生成效率优化开辟新方向。

2020年1月10日，在青云QingCloud举办的媒体沟通会上，KubeSphere容器平台产品经理于爽向大家展示了青云QingCloud为了支持云原生趋势打造的，可以“开箱即用”的云原生平台——KubeSphere。

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现让AI通过玩贪吃蛇等简单游戏进行强化学习训练，竟能显著提升其在数学推理等完全不同任务上的表现。这种名为ViGaL的训练方法无需任何数学训练数据，却在多项测试中超越了专门用数学题目训练的AI模型，展现了游戏训练培养通用推理能力的巨大潜力。

数字化转型对许多公司来说至关重要，但在实施过程中常常出现误区。本文总结了7个常见错误,包括将转型视为纯技术问题、过度依赖第三方、强制推行变革、忽视长远规划等,并提出了相应的解决方案。文章强调,成功的数字化转型需要技术与组织变革并重,重视人的因素,制定全面战略,加强沟通,培养内部技能等。IT部门应成为业务伙伴,参与制定战略,理解业务需求,推动整体转型。

看似云端之争，实则是AI的较量。

到底靠不靠谱，我们亲测了下。

中科院微电子研究所团队揭示深度学习中感知优化与质量评估存在意外不对称现象。研究发现评估性能优秀的模型在训练指导中效果有限，对抗性训练具主导作用，传统卷积网络在某些场景仍具优势。这项发现颠覆了"评估性能等同于优化能力"的传统认知，为AI图像处理技术改进提供新方向。