这篇研究揭示了检索增强生成(RAG)系统中的"干扰效应"问题：当检索到的段落虽与查询相关但不包含正确答案时，会误导语言模型生成错误回答。研究团队提出了量化段落干扰效应的方法，并发现这种效应在不同模型间具有高相关性。他们开发了多种获取干扰段落的方法，包括标准检索、答案偏斜检索和基于生成的方法。实验表明，利用这些干扰段落进行微调可显著提高模型抵抗干扰的能力，在多个测试集上准确率提升高达7.5%。

这项研究介绍了WebAgent-R1，一种用于训练网页智能体的端到端多回合强化学习框架。不同于传统方法，它直接通过在线交互学习，仅依靠二元任务成功奖励信号指导。实验表明，该方法显著提升了Qwen-2.5-3B和Llama-3.1-8B模型的网页任务成功率，超越了现有最先进技术。研究还揭示了行为克隆的重要性、思考型提示策略的有效性，以及通过增加交互次数来实现测试时性能扩展的新策略。

互联网企业一定是云原生企业吗?不一定! 生于云、长于云的企业就一定是云原生企业吗?并不完全!

目前全球基础软件行业有两个重要的趋势：一方面是“软件现在吞噬一切”，每一家公司都正在变成软件公司；另一方面是“开源也在吞噬一切”，越来越多的公司也都在拥抱开源，并使用开源软件。

如果你今天面对数据库的需求，还准备买服务器、买数据库软件，自己部署、运维，可能需要慎重考虑了。因为这已经不是主流的数据库软件部署方式，数据库云服务才能主流。这是Gartner最新的研究结论。

龙芯发布3A6000国产桌面处理器 ，性能“比肩”酷睿10代四核CPU

IBM认为，金融行业的数据中台是以数据为中心，智能化、全链路地开展管理、应用和服务的平台化体系。数据中台使得金融机构的产品、客户、渠道、流程、风险不再割裂。它以数据为生产要素，建立了新型的生产力和生产关系。

燧原科技专注研发人工智能领域云端算力平台，在整个研发进程中，既包括AI芯片与板卡的设计、开发、测试、量产，也包括AI软件栈及相关工具链的设计、开发、验证、测试等各个环节。

近期，恩智浦半导体在苏州举办了一场针对分销商的内部活动，在活动后的采访中，恩智浦谈及了AI时代下的转型与变革，以及如何应对这一变革。

近期，恩智浦半导体在苏州举办了一场针对分销商的内部活动，在活动后的采访中，恩智浦谈及了AI时代下的转型与变革，以及如何应对这一变革。

惠普宣布推出全新36 英寸 HP DesignJet 大幅面打印机系列产品

Wi-Fi在「家庭」和「企业」场景中仍扮演重要角色，而Wi-Fi 6针对某些细分市场（如拥挤的公共空间，或毗邻的家庭环境）的赋能，让Wi-Fi 6与5G更多是一种补充互助，而非取代替换。

RAVENEA是哥本哈根大学研究团队开发的首个多模态检索增强视觉文化理解基准，集成了超过10,000份人工标注的维基百科文档，用于评估视觉语言模型的文化敏感性。研究发现，轻量级视觉模型在配备文化感知检索功能后，在文化视觉问答和图像描述任务上分别提升了至少3.2%和6.2%的性能，证明了检索增强方法在提升AI文化理解能力方面的有效性，为构建更具文化包容性的视觉AI系统开辟了新路径。

这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制，通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时，它会生成反思并二次尝试，若成功则奖励反思过程。实验表明，该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升，最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是，经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型，且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。

这篇研究探讨了Alpha世代（2010-2024年出生）独特的数字通信模式如何挑战现有AI内容审核系统。研究者评估了四大AI系统（GPT-4、Claude、Gemini和Llama 3）以及人类审核员理解这一代专属语言的能力，特别关注隐蔽骚扰识别。研究创建了100个当代Alpha世代表达的数据集，发现即使是最先进的AI系统也难以理解Alpha世代快速演变的语言，特别是在语境依赖和隐蔽风险方面。

今年6月,《财富》(中文版)发布“2023年值得关注的中国出海主力”盘点,在七个赛道中聚焦不断开拓新领域、影响力与日俱增的出海企业。

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。

这篇研究揭示了大语言模型强化学习中的"熵崩塌"现象——模型在训练早期迅速失去探索能力，导致性能达到可预测的上限。研究者发现验证性能和策略熵之间存在精确的数学关系：R = -a·exp(H) + b，并深入分析了熵变化的内在机制。基于这些发现，他们提出了两种简单有效的方法（Clip-Cov和KL-Cov）来缓解熵崩塌问题，显著提升了模型性能，特别是在困难任务上。这项研究为大模型强化学习的规模化应用提供了关键指导。

本月 ，Google Cloud举行了高管论坛，与客户和合作伙伴讨论人工智能的最新进展。

对企业及其客户而言，数据是最有价值的商业资产，他们必须保护数据免于遭受非授权访问。通过结合利用始终可用且安全的数据和富有洞见的数据分析，您可以推动业务创新，提高客户满意度和忠诚度，更重要的是，提高在市场上的竞争力。