这项研究提出了一种通过"替身模型"训练视觉编码器并实现零样本嫁接到大型语言模型的创新方法。研究团队分析发现大语言模型内部存在明显的处理阶段转折点，据此构建的替身模型保留早期处理层而压缩后期层。使用替身训练的视觉编码器可直接插入目标大模型而无需额外训练，或作为全面训练的高效起点。实验证明，这种方法不仅能将Llama-70B的训练成本降低约45%，还在部分基准测试中实现了超越全面训练的性能。

香港城市大学、OPPO研究院与香港理工大学研究团队提出了VisualQuality-R1，一种通过排序强化学习训练的推理增强型图像质量评估模型。该模型将Thurstone排序模型无缝集成到组相对策略优化中，使用连续保真度奖励取代传统二元反馈，生成上下文丰富的质量描述。实验表明，它在多种失真场景中始终优于现有方法，无需感知尺度重校准即可支持多数据集训练，为图像处理领域提供了更可靠的质量评估工具。

想象一下，如果你能在几秒钟内，将一张照片中的人脸无缝替换成另一个人的脸，同时保留原始照片中的表情、姿势、妆容和光线效果，会是什么样子？这正是字节跳动研究团队最新开发的DreamID技术所能实现的。

以下是Denodo认为将在2023年产生最大影响的五大趋势，这些趋势与数据和分析有关。

自2022年末ChatGPT推出以来，专家们一直在讨论人工智能语言模型将如何影响世界。几年后，情况逐渐明朗。根据斯坦福大学领导的新研究，分析了跨多个行业的超过3亿条文本样本，发现人工智能语言模型现在在各行业的专业沟通中提供了高达四分之一的写作支持，尤其是在美国教育水平较低的地区影响显著。

GRST的颠覆性核心科技是不伤害环境的锂离子电池制造及回收。而更让人惊吓的是，水在整个电池制造和回收过程占了较大比重，并且在不产生污染的前提下，使用后再将水回收。

Chiplets技术是将所有组件集成在一块硅片上，采取模块化的方法，将每个具有专门功能的芯片组件，如数据处理或存储集成成为一个系统。由于每个芯片组件都更小且更专业化，因此它们的制造成本更低，发生故障的可能性也更小。

AI在医学领域的一种有趣应用，就是帮助预测某种诊疗方式在患者身上的潜在效果。以下三种，代表着AI医学应用中颇具前景的重要方向。

清华大学与阿里巴巴通义实验室合作研发了EXTAGENTS，一个创新的多智能体框架，解决了大语言模型处理超大规模外部知识的限制问题。该研究通过全局知识同步和知识累积推理两大创新组件，使模型能够有效整合远超其上下文窗口大小的信息量，在多跳问答和长篇综述生成等任务中取得显著优势。这一突破为知识密集型应用提供了无需额外训练的高效解决方案，同时保持了高并行性和可扩展性。

在获得中国监管机构的同意之后，东芝终于将其芯片部门以180亿美元的价格卖给了美国私人股本公司Bain Capital。

IBM首次运用量子计算机解决了经典计算机无法解决的问题。这一成就标志着实用量子计算系统与软件发展旅途已经迎来重要里程碑。

面部识别在当下已被广泛使用，用户只要拿起手机扫描一下就能迅速解锁，但其安全性却屡屡引发热议。

糖尿病可能引发视网膜病变，这种并发症又有可能进一步导致失明。但好消息是，早期筛查和适当护理能够防止或减缓病变过程，也凸显出筛查工作的重要意义。目前，筛查仍是预防糖尿病视网膜病变并发症方面的重要手段，人工智能技术则有望大大增强筛查项目的功效。

中关科技助力数据资产的高质量建设和运营

日前,DataCanvas九章云极首席解决方案架构师周晓凌出席互联网大会,并发表关于企业AI构建实践的精彩演讲。作为资深的解决方案架构师,周晓凌近日从AI经典应用场景——实时营销推荐出发,详解实时营销推荐系统架构思路。

GRST的颠覆性核心科技是不伤害环境的锂离子电池制造及回收。而更让人惊吓的是，水在整个电池制造和回收过程占了较大比重，并且在不产生污染的前提下，使用后再将水回收。

从提供有意义的工作内容到积极接纳混合办公环境，领先企业已经建立起良性IT招聘周期。现在，让我们听听这些CIO们讲述如何持续吸引IT人才。

黑客使用AI的情况越来越普遍，在渗透企业网络方面，黑客变得前所未有的娴熟。与此同时，漏洞造成的后果也越来越严重。企业必须转变战略思维，关注如何快速、安全地从网络事件中恢复。

对于数据和模型来说，这是漫长的12个月。从2022年底ChatGPT等生成式AI工具的出现，到人们对机器学习工具和分析的依赖日益增加，那些未能严格控制数据的企业面临着被淘汰的风险。

在美国旧金山举行的Dreamforce 2024大会期间，菲律宾航空首席信息官Aurea Vidal表示，使用Salesforce将客户等待时间从一小时缩短到几分钟，将客户满意度得分从60%提高到95%左右。