即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度，但仍会抑制企业的风险偏好，使其不愿启动更多的AI项目。

从过去几周英特尔在各类活动中的表述来看，特别是参考Hot Chips 2023和英特尔Innovation 2023大会上发布的消息，芯片巨头的制程工艺路线图及其服务器处理器设计思路将保持统一，共同为明年发布的至强SP系列CPU提供竞争力支撑。

7月16日，“漫画有新生”2023快看国漫发布会在广州第二届快看漫画乐园KKWORLD 2023现场举办。面对当前经济环境，快看发布了精品化、专业化、全球化的内容爆款战略，持续推动优质漫画作品不断涌现，并推出包含126部IP的暑期精品片单。

作为数据应用结果的展现，管理会计报告在数据来源、数据传递、数据分析以及数据展现等方面均面临重大变革。如何构建数字化企业管理会计报告的应用模式？管理会计报告将有哪些创新应用？这些都是身处数字化转型期的企业管理者普遍关心的问题。

上海AI实验室团队发现自回归图像生成模型存在局部依赖、语义不一致和空间不变性缺失三大问题，提出ST-AR训练方法。该方法通过掩码注意力、跨步骤对比学习和跨视角对比学习，让AI"先理解再生成"。实验显示，ST-AR将LlamaGen模型的图像理解准确率提升一倍以上，图像生成质量提升42-49%，为构建更智能的多模态AI系统开辟新路径。

这篇研究来自丹麦奥尔堡大学的团队，探讨了大语言模型的推理过程如何影响事实准确性。研究者通过从高级推理模型中提取思考轨迹，并用知识图谱增强这些轨迹，然后对不同规模的模型进行微调并在六个数据集上测试。结果表明，对小型模型而言，长推理过程显著提高事实准确性；而增加测试时计算资源（如并行采样或增加令牌预算）可使准确率提高2-8%。研究发现约2K令牌长度的推理效果最佳，为提升大语言模型事实准确性提供了新思路。

AGI（人工通用智能）被多位业界领袖预测将在五年内实现，这一预测基于最新的AI模型发展速度，如GPT-5的即将发布。然而，AGI的实现也面临着能源消耗和算力需求的巨大挑战。

威斯康星大学麦迪逊分校联合国民大学和NetApp公司发表的这项研究，通过将复杂的多模态检索任务分解为"理解"和"匹配"两个阶段，有效解决了传统系统在处理模糊查询时的失败问题。研究在M-BEIR基准测试中取得显著性能提升，特别是在知识密集型任务中表现突出，为信息检索技术的发展指明了"数据质量优于模型复杂度"的新方向。

日立万塔拉正在进行存储策略更新,统一高端和中端产品线,拥抱全闪存和混合云。公司重回企业存储领域,简化产品组合,现代化技术,同时保持稳定性和可靠性。此外,公司还在积极布局AI市场,推出Hitachi IQ解决方案,并探索AI技术在存储管理和客户支持中的应用。

模型、优化和算法，这是用数学优化的方法解决复杂现实问题的几个核心点。

理想MEGA车型上，公司与大疆本来作为供应商的A、B两点，双方共同竞争。在最终拍板之前，CEO专程找了一趟理想，答应能把价格给得更低，最终如愿以偿。

周有超过7亿用户在使用它，每天发送超过25亿条消息，相当于每秒钟有29000条消息在产生。

由iDigital China主办的第七届GMTIC全球营销技术与零售创新峰会暨iDigital年度数字营销大赏颁奖盛典于2024年11月15日在上海衡山路十二号华邑酒店圆满落幕。

2021年10月21-23日，第十七届2021CCF全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2021）上，中国科学院院士陈润生发表了《从大数据精准医学到核酸药物》主旨报告。

Y Combinator合伙人Ankit Gupta与Anthropic预训练负责人Nick Joseph最近进行了一次深度对话。

想象一下，你拥有一个智能助理，它可以为你安排日程、搜索信息、甚至编写代码。这些助理越来越像是我们生活和工作的小伙伴，而不仅仅是简单的问答工具。它们可以操作各种工具，在不确定的环境中自主导航，有时甚至几乎不需要人类监督。这种先进的系统被称为"智能助手"（agentic systems）。

中科院软件所与阿里巴巴合作开发的RefCritic系统，首次让AI具备了真正的"教学能力"。通过创新的双重奖励机制，该系统不仅能准确判断答案对错，更能提供切实有效的改进指导。在数学竞赛等高难度测试中，RefCritic指导下的学生正确率提升超过7%，甚至能够指导比自己更强大的AI模型，展现了"授人以渔"的智能新范式。

上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。

Nebius公司研究团队提出"分块优势估计"方法，解决AI多目标任务中的奖励分配问题。该方法将复杂任务分解为功能块，为每个块单独计算奖励，避免目标冲突。核心创新是"结果条件基线"，通过分组比较提高评估准确性。在数学自信度评估实验中，期望校准误差从5.9%降至3.0%，显著提升AI自我认知能力。

去年在疫情的影响之下，出现了大量居家、移动、分散和远程办公的工作场景，这给企业的办公和员工传统的坐班式工作模式带来了很大的挑战。