数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。

MBZUAI研究团队开发了FinChain，这是金融领域首个可验证的符号化思维链推理基准测试。该基准涵盖12个金融领域的54个主题，每个主题包含5个不同难度的参数化模板，配有可执行的Python代码验证每一步推理。研究者还提出了ChainEval评估指标，同时评估最终答案正确性和中间推理步骤一致性。对30个大语言模型的测试表明，即使最先进模型在处理复杂金融推理时仍有很大提升空间，且模型规模是决定推理能力的关键因素。

近一段时间，生成式 AI 技术经历了飞速的进步，尤其是在强推理模型（Reasoning-LLM）的推动下，AI 从大模型训练到推理应用的范式发生了剧变。

纽约大学团队提出Calibrate-Then-Act框架，让AI智能体学会在探索新信息与行动成本间找平衡。通过显性推理环境先验和成本约束，CTA方法在知识问答、编程等任务中展现出强大的适应性决策能力，94%匹配最优策略。研究证明显性推理胜过端到端隐性学习，为构建更智能、实用的AI系统提供了重要理论基础。

人们将2023年视为AI发展历程中的分水岭。

Fuchsia OS不仅针对手机、平板电脑或者PC，同时也将面向更多外观尺寸各不相同的计算设备，谷歌也没有完全否认Fuchsia彻底取代Android系统的可能性。

在以数字为核心的新经济时代，数据成为各行业的基本生产要素之一。数字化服务和数字化运营，不仅能够提升企业的业务效率，同时能聚焦新业务，实现价值创造。

这项研究提出了统一预算感知（UBA）学习率调度器，解决了深度学习训练中的关键问题：如何在有限迭代次数下获得最佳模型性能。北京大学的研究团队通过构建理论框架，推导出一种只需单一超参数φ的学习率调度方法，实现了灵活性与简单性的平衡。实验结果显示，UBA在视觉和语言任务中，跨不同网络架构和训练预算，始终优于现有方法。该研究不仅提供了理论基础，还建立了参数φ与优化难度的关联，为机器学习实践者提供了一个强大且易用的工具。

万物互联大幕开启，数字化大势之下，如何利用物联网创造更光明的未来？Digital，Give me five节目组特别奉文一篇， 让我们一起迈向物联网新时代。

如果问,在众多的中国出海赛道中哪一条拥有基数最大的粉丝拥趸?以网络游戏、社交媒体、直播、短视频为代表的泛娱乐赛道便成为当仁不让的领跑者。

图像自监督预训练极大降低了图像任务繁重的标注工作，节省大量人力成本，而transformer技术在NLP领域的巨大成功也为CV模型效果进一步提升提供了非常大的想象空间。

Agoda拥有庞大的技术规模，包括配置有50万个CPU核心，用于处理每天约2万亿条Kafka消息，其具备的规模和专业知识，可以比许多同行以更低的成本高效地进行IT运营。

过去数十年间，国内企业经历了快速发展的红利期，规模的增长、价值的创造，涌现了大批国内领先、世界知名的企业与组织。

卡内基梅隆大学研究团队开发了推理缓存技术，通过"思考-总结-再思考"的循环机制，让AI模型能够进行超长期推理。该技术将传统的一次性推理分解为多轮短推理，每轮后进行总结并基于总结继续推理。实验显示，40亿参数的模型使用该技术后在数学推理任务上准确率提升超过30%，甚至超越了专门的大型推理模型，同时显著提高了计算效率。

不过，虽然这是一场地平线的产品发布会，但在整场演讲当中，我们听到最多的反而是余凯的产业理念。从当年在百度参与过辛顿深度学习公司竞拍的科学家，到现在的港交所上市公司，余凯自己完成了一个科学家到企业家的完美转身。这次发布会上，他也对芯片公司的创业之路做了一个相当完整的梳理。某种程度上，我们甚至可以将这场发布会当作一个商学院创业课来听。

创新对企业来说，是一个永恒的话题。如同管理学大师德鲁克的总结——创新就是通过升级产品和服务，为消费者和客户提供新价值。而移动通信产业的发展史，正完美印证着这一思考。

汽车业迎来了百年变局，电气化是全球汽车的共同命题，无论是传统车厂，还是新势力，大家都在想方设法谋求「创新之路」。

根据IDC发布的《2023Q1中国软件定义存储及超融合市场研究报告》显示,超融合得到了越来越多企业用户的青睐。

过去一年中，至顶网调研并采访了来自金融、制造、零售等各行业企业，试图从中了解大家对于容器技术的接纳和应用程度，以及这个过程中的挑战和解决方案。基于这些了解再来展望2021，我们认为——云原生技术的“春天”可能真的来了。

4月23日，2023第九届华为软件精英挑战赛-“普朗克计划”全球总决赛及颁奖典礼圆满落幕。