目前我们使用的每一种重要编程语言，包括Java、C++以及C#，都可以算是Liskov所发明的编程语言的后继者。

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。

这个春天，基于大模型技术的应用成为科技圈的风暴眼，以ChatGPT为代表的生成式AI一瞬间成为科技圈顶流，而在其背后，更需要强大算力作为基础性支撑。

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

2018年，受光伏[531]政策影响，中国光伏市场下半年急速刹车，全球新增装机量增速放缓。2020年，硅片价格经历了大幅下跌。光隆基一家企业规划的单晶硅片产能就高达133GW，隆基在云南规划的硅片产能就高达74GW。

当前，全球通信云已经步入2.0时代，最大的变化在于通信形式的变革：传统短信+语音的通信形式将逐步向包括即时通讯IM+实时音视频RTC的互联网通信转变。

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。

华为公司高级副总裁、中国区总裁鲁勇在近日举行的2019年新型智慧城市（兰州新区）峰会上表示，华为对于新型智慧城市进行了三点思考，那就是“新架构、新体验、新模式”。

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。

在赣南，科技的枝芽早已深入农业生产、乡村治理、政务系统，乃至工厂产线的各个角落。

TECHNIQUERAG是一种新型检索增强生成框架，专为网络安全领域的对抗性技术识别而设计。卡塔尔计算研究所的研究团队创新性地整合了现成检索器、LLM重排序和有限的文本-技术配对数据，有效解决了数据稀缺性和领域专业性挑战。实验表明，该方法在多个安全基准上实现了最先进的性能，无需大量标记数据或特定任务优化。TECHNIQUERAG通过零样本LLM重排序增强了检索质量，使防御者能更准确地从威胁情报文本中识别MITRE ATT&CK技术，为网络安全分析提供了强大工具。

腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则，先确保模型具备准确推理能力，再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力，第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示，该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上)，又保持或提高了准确率，展现出高效率-高准确率的理想平衡。

6月15日，以“因聚而生 为你所能”为主题的“华为伙伴暨开发者大会2022”，以线上直播+线下90多个分会场联动的形式盛大召开。

这篇论文介绍了MIT开发的USAD技术，这是一种能够同时理解语音、音乐和环境声音的通用音频AI模型。通过创新的知识蒸馏方法，USAD在多个音频处理任务上都达到了接近专门模型的性能水平，为构建更智能的音频理解系统奠定了基础。该技术在智能助手、多媒体处理、教育等领域具有广阔的应用前景。

澳大利亚国立大学和广湾大学研究团队开发的VAU-R1系统通过强化学习显著提升了视频异常理解能力。该研究不仅创建了第一个专门用于训练和评估视频异常理解的思维链基准数据集VAU-Bench，还提出了一种数据高效的强化微调框架，使模型能更准确地回答问题、定位异常时间段并提供连贯解释。实验结果表明，VAU-R1在多项选择题准确率和时间定位方面比传统方法有显著提升，为安全监控、灾害预警等领域的智能系统带来了新的可能性。

SC24大会上，NVIDIA发布了一系列全新的工具和框架，以提高各类复杂任务的运行效率。

在2021世界人工智能大会期间，苹果公司副总裁、大中华区董事总经理葛越分享了关于《Apple“芯”系创新》的主题演讲。

数据产业政策研究专班牵头人张向宏教授发布了我国第一份《数据产业图谱》，首次展示了我国数据产业的基本涵义、构成、主体、特征，显示了我国数据产业的发展现状和巨大潜能。

这项由Mohamed bin Zayed人工智能大学研究团队主导的研究首次建立了针对大型音频语言模型的安全性测试基准。研究发现，当前主流音频语言模型在面对特定音频扰动时，即使是微小的声学变化也能显著降低其安全防护能力，导致生成有害内容。研究团队构建了包含1,495个对抗性音频样本的数据集，并开发了音频扰动工具包来生成更具挑战性的测试样本。实验评估了七种主流模型，结果显示没有一个模型能在所有安全维度上保持一致的鲁棒性，这为音频AI安全研究提供了重要基础和方向。

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。