这项新加坡国立大学的研究开发了"Thinkless"框架，解决了大语言模型在推理时的效率问题。研究者通过引入两种控制标记和创新的解耦式相对策略优化算法，使模型能够智能地决定何时使用详细推理、何时直接给出简洁答案，就像人类面对不同难度问题时会灵活调整思考深度一样。实验结果表明，这种方法能减少50%-90%的详细推理使用，显著提高效率同时保持准确度，为构建更智能、更高效的AI系统铺平了道路。

如何上云？这已经是各个企业CIO必须考虑的问题了。

利用业余时间，来自马萨诸塞州的一对夫妇编写出一套系统，据称其能够在高达90%的准确率从图片中识别出伦勃朗的画作。

数字化转型，不做被大势裹挟着挪步的人。

知名数据库初创公司 FaunaDB 将于 5 月底停止服务，计划开源其核心技术，尽管曾获 2700 万美元投资并拥有 2.5 万名开发者用户。

这项研究介绍了Time-R1，一个3B参数的语言模型，通过创新的三阶段强化学习训练方法，在时间推理能力上超越了参数量大200倍的模型。该框架依次建立了基础时间理解、未来事件预测和创意场景生成能力，采用精心设计的动态奖励系统指导学习过程。实验证明，小型高效模型通过专门训练可以在时间推理任务上实现卓越表现，为可扩展的时间感知AI提供了实用路径。研究团队还发布了Time-Bench数据集和模型检查点，促进该领域的进一步发展。

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

UiPath产品升级，RPA行业迎新。

复旦大学研究团队通过深入调查发现，广受关注的Qwen模型在数学推理任务中的异常表现实际上源于数据污染问题。研究证实，当使用未污染的测试数据时，只有准确的奖励信号才能真正提升模型性能，揭示了AI评估体系中的重要缺陷。研究团队开发了自动生成的RandomCalculation数据集，为构建更可靠的AI评估标准提供了新思路。

滑铁卢大学研究团队开发了VerlTool框架，突破了AI模型无法使用外部工具的限制。该框架通过异步执行和模块化设计，让AI智能体能在多轮交互中学会使用各种工具，实现了从"孤立思考"到"协作解决问题"的重大转变，在六个领域的测试中都展现了卓越性能，为AI发展开启了新的可能性。

展望2021年，新华三的技术战略依然是围绕主业和主航道展开，那就是数字大脑的智能数字平台。

与之相比，云计算服务拥有高性能PC体验，低廉的维护成本和便捷的远程管理给企业带来更大便利，PC农场便因此而生。

Vmware正在强化自己的云安全实力，收购一家名为CloudCoreo的公司，该公司主要销售配置管理软件。

T-Tech团队发现传统AI变压器存在"表征崩溃"问题，即在深层处理中会逐渐忘记重要信息。他们开发了LIMe技术，让AI每层都能访问历史层信息，如同为AI配备"全能记忆库"。实验显示LIMe在相同计算成本下性能提升15.3%，复杂推理任务准确率提升8-30%，且额外开销仅0.08%。这项技术为提升AI效率提供了新思路。

鉴于Covid-19的最新发展，德国汉诺威展览公司与汉诺威工业博览会参展商委员会已决定明年4月以纯数字展形式举办2021汉诺威工业博览会（HANNOVER MESSE）。

Salesforce报告的季度财报和年度财报靓丽非凡，但是也显示出增长的势头正在放缓。

作五休二不再「天经地义」，颠覆性转变或将开启新时代。

在近日举行的2019戴尔科技峰会上，搭载第二代AMD EPYC处理器的戴尔易安信PowerEdge服务器全新亮相。

中国企业面孔在全球通讯科技峰会上的分量如此之高，其实正如过去十年间，中国智能手机产业走过的路与创造的成就。

利用AI一天就能批量生成两三百张原画草图，在这个过程中，IT设备的性能必须过硬。