前OpenAI首席技术官Mira Murati今天推出了一家新的人工智能初创公司——思维机器实验室，专注于开发多模态模型。该公司在竞争激烈的AI市场中崭露头角，Murati曾在四个月前与投资者洽谈筹集超过1亿美元的资金。思维机器实验室的初始团队包括前OpenAI研究高管Barret Zoph，Murati担任首席执行官，Zoph担任首席技术官。该实验室计划训练能够处理文本和多媒体文件的模型，并将基础设施质量作为首要任务，致力于提高研究生产力。

想象一下，当你和朋友在公园里散步时，你指着远处说："从那个长椅的角度看，那只狗在喷泉的左边还是右边？"这个看似简单的问题对人类来说轻而易举，因为我们自然而然地能够想象自己站在长椅的位置，并从那个视角"看"世界。但对于人工智能来说，这种换位思考的能力却是一项极具挑战的任务。

多家私募股权公司正在竞相收购日本网络安全公司趋势科技。此次收购可能成为近期最大规模的企业科技交易之一，趋势科技目前市值85.4亿美元，收购报价可能更高。潜在买家包括贝恩资本、Advent International、EQT AB和KKR等知名私募股权公司。趋势科技股价应声大涨16%，达到东京证券交易所单日涨幅上限。

为了洞察数据更好地为公民服务，各机构正在应用自动化、机器人流程自动化、机器学习和人工智能等技术，更好地管理数据、改进方法和工作流程。

作为中国的老牌家电企业，TCL是如何在数字化这片“无人区”辨明方向的？TCL实业控股首席技术官孙力在第十期《刷新CTO》节目中分享了TCL的“秘诀”。

OpenAI团队开发了PaperBench评估系统，测试AI复现顶级机器学习论文的能力。通过20篇ICML 2024精选论文和8316个评估点，发现最强AI模型Claude 3.5 Sonnet达到21%成功率，而人类专家为41.4%。研究揭示AI在代码编写方面较强但在实际执行中存在局限，为AI科研能力发展提供重要基准。

上海AI实验室团队开发的MM-Eureka突破了多模态视觉推理难题，这是一个能同时理解图像和文字并进行复杂推理的AI系统。通过创新的强化学习训练策略和高质量的MMK12数据集，MM-Eureka不仅在数学推理上表现出色，还展现出惊人的跨学科推理能力，在物理、化学、生物等领域都有优异表现，性能接近OpenAI的o1模型。研究团队将所有成果完全开源，为AI研究社区提供了宝贵资源。

根据Gartner今年二月对全球政府机构进行的调查访谈，在接受调查的233位国外政府相关首席信息官中，其中85%认为，其政府机构所提供的服务是以“被动应对”、“被动响应”性质为主，而“主动出击”提供服务的政府机构仅占4%。

昆仑公司Skywork AI团队开发的Skywork R1V模型，成功将文本推理能力扩展到视觉领域。该模型仅用380亿参数就实现了与大型闭源模型相媲美的多模态推理性能，在MMMU测试中达到69.0分，在MathVista获得67.5分，同时保持了优秀的文本推理能力。研究团队采用高效的多模态迁移、混合优化框架和自适应推理链蒸馏三项核心技术，成功实现了视觉理解与逻辑推理的完美结合，并将所有代码和权重完全开源。

Dbt Labs 从一个小型咨询公司的副业项目,发展成为年经常性收入超过1亿美元的快速增长企业。该公司的数据管理工具 Dbt Cloud 和开源工具 Dbt Core 现已被 5 万多个团队使用,帮助企业简化和格式化数据,从中获取新的洞察。人工智能的兴起为公司带来新的增长机遇。

最后在训练之前，可以选择是否启动 “迁移学习” 的功能？在这个实验中也会示范这中间所得到的精度差异，让大家直接体验到迁移学习所带来的的好处。

Check Point 软件技术公司制定了促进女性职业发展的高绩效指导计划，以及专注于发展未来女性管理者领导力的计划，该计划帮助众多女性走上了高级领导岗位。

Digital Edge DC 获得 10 亿美元贷款，用于在亚洲扩建数据中心。这笔资金将主要投向印度和韩国的数据中心项目，以满足人工智能相关服务日益增长的需求。此举反映了亚太地区数据中心融资的蓬勃发展趋势，也彰显了投资者对该行业的信心。

当双方之间存在供与需的连接，便形成了甲方与乙方，客户与供应商的关系。而当双方之间有了共同愿景的连接，便形成了合作伙伴的关系。

短短几年，从阿尔法狗的第一次出镜到如今几乎遍布全球每一个大小公司都在投资弱AI产业，AI这个名词已经从只有理工科类高精尖人士才能略知一二，发展到了如今任何一个会使用互联网甚至仅仅看报纸看电视的人都能和你聊上几分钟的话题。

微软正与OpenAI进行高级谈判，旨在确保即使OpenAI实现通用人工智能后仍能继续使用其技术。据报道，双方谈判进展积极，可能在几周内达成协议。该协议将为OpenAI向完全商业化企业转型扫清关键障碍。微软已投资137.5亿美元，希望在重组后的公司中获得更大股份，谈判涉及30%左右的股权比例，同时确保Azure和Copilot等服务的技术供应安全。

想象一下，你在阅读一份复杂的科学报告，里面充满了图表和数据。作为人类，你能够轻松地看懂这些视觉内容，并且进行复杂的思考和推理。但对于人工智能来说，这却是一个巨大的挑战。

元宇宙，和AI是过去三年最火的技术名词，在汉诺威工博会上，我看到它们组合在一起。

这项研究首次系统探索了为聊天机器人定制词汇处理系统的节能潜力。通过对8个主流AI模型的测试，发现专门优化的tokenizer可减少5-10%的token数量，直接转化为相应的能耗降低。在全球AI服务规模下，这种看似微小的优化能带来显著的环保和经济效益，为AI可持续发展提供了新思路。

这项研究揭示了视觉语言模型在解决视觉文字谜题方面的重大局限性。研究团队通过432个手工注释的谜题数据集，评估了从OpenAI到Google等多家公司的AI模型表现。结果显示，即使最先进的模型在抽象推理、横向思维和理解视觉隐喻方面仍然表现不佳，尤其在识别物体缺失和文化参考上存在显著差距。研究还发现，模型对直接视觉输入的依赖程度很高，特别是推理类模型。这些发现对未来开发更具人类化理解能力的AI系统提供了重要指导。