Meta和罗切斯特大学研究团队开发的BinauralFlow是一种突破性双耳语音合成框架，通过流匹配模型实现高质量空间音频生成。该技术将双耳渲染视为生成任务而非传统回归问题，并创新性地设计了因果U-Net架构与连续推理管道，实现了流式推理能力。感知测试显示，生成的音频与真实录音几乎无法区分（42%混淆率）。这项技术为VR/AR、游戏和影视等领域提供了更沉浸式的音频体验解决方案。

英国林肯大学正在开发一种革命性的虚拟现实环境，让非专家通过身体演示来训练AI收割机器人。这种技术已在加拿大杂货店和日本便利店试用，未来可能彻底改变工作形态。虽然能降低危险工作的风险，但也带来就业替代、工资削减等问题。许多低薪工作将被远程操控的机器人取代，影响移民模式和劳工组织。这项技术仍处于早期阶段，但将在未来几年对工作产生深远影响。

HPE 的 Alletra MP X10000 对象存储系统代表了一种新型的可扩展存储硬件，采用了 VAST Data 首创的解耦共享一切（DASE）架构。HPE 的全球技术与战略架构师 Dimitris Krekoukias 在博客中详细列出了其主要特性，并解释了这些特性为何被纳入设计中。

莫斯科科学家开发出"听众机制"训练方法，解决AI视觉偏好判断中推理不一致问题。通过让两个AI模型相互"对话"验证推理过程，新方法在ImageReward基准上达到67.4%准确率，并在现代图像数据集上显著提升泛化能力，为开发更可靠可解释的AI系统提供新思路。

时下火热的AIGC与低代码开发，是否能碰撞出新的火花？

因你而生未你而来，2022 宏碁全球春季新品发布会如约而至！

戴森在全球范围内重磅发布了数款全新产品，它们将结合戴森在自动化、先进软件和智能方面的创新技术，提供戴森卓越清洁体验。

TCP的中文名是传输控制协议（Transmission Control Protocol），其目的是提供可靠的数据传输，并在相互进行通信的设备或服务之间保持一个虚拟连接。

这篇研究论文《段级策略优化》提出了一种介于词元级和轨迹级之间的新型强化学习框架SPO，用于提升大语言模型的推理能力。研究者将生成序列划分为连续段落，并在段级粒度上估计优势，实现了更精确的信用分配和更准确的优势估计。SPO框架包含灵活段落划分、基于蒙特卡洛的段落优势估计和段落优势策略优化三个核心组件。研究团队基于此框架设计了SPO-chain和SPO-tree两个特定实例，分别针对短链思维和长链思维场景。

想象一下，你拍了一张完美的家庭照，但照片中有一个路人甲破坏了画面；或者你有一张风景照，但有个电线杆正好挡住了最美的那片景色。这时候，你需要的就是图像修补技术。简单来说，图像修补就像是给照片"补洞"——删除不想要的部分，然后让AI来猜测并填补这些"洞"里应该有什么内容，使得修复后的图片看起来自然而和谐，就好像那个"洞"从来没存在过一样。

在由第四范式创办的首届SHIFT数字化转型峰会上，第四范式正式发布了4Paradigm Shift企业转型平台及服务，旨在帮助越来越多的传统企业，基于数字化转型获得企业核心竞争力的提升，成为下一代的企业。

AI技术的加持，让音乐开始走向了前所未有的形态。但任何一种新产品能否生存的核心都不仅是技术，更在于能否建立完善的商业模式。

本文根据完整的基准测试，将Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA与GPU解决方案进行比较，在运行同一个Llama2 70B参数模型时，该项基于FPGA的解决方案实现了超越性的LLM推理处理。

这项由中科院物理所和北大联合开展的突破性研究提出了量子变分激活函数QVAF，通过将量子电路作为神经网络激活函数，实现了用更少参数获得更强表达能力的技术突破。研究团队开发的DARUAN方法和QKAN架构在多项任务中表现优异，参数效率提升显著，为AI模型优化开辟了全新路径，具有重要科研价值和应用前景。

过去几年来，行业各主要工作室的收入下降达两位数。而围绕流媒体的新商业模式虽在兴起，但也大多尚未展现出可观的利润，甚至仍处于亏损状态。面对过渡时期的难题，AI技术将如何为新的、更具持久生命力的媒体与娱乐经济形态做出贡献？

全国家庭调解机构(NFM)是一个帮助家庭度过离婚过程的慈善机构。作为新任首席执行官，Sarah Hawkins致力于利用技术改善服务。她成功实现了转介流程的自动化，大大提高了效率。NFM还开发了自己的应用程序和在线平台，以提供全面的调解服务。尽管预算有限，Hawkins仍希望进一步自动化流程，并探索AI等新技术的应用。

越来越多算力涌入制造业，推动制造业跨越山海，进入数字化快车道。

本文的目的就协助大家，以前面的“10lines.py”代码为基础，扩充解析参数的能力，这样就能直接在指令行透过给定参数的方式，来改变所要的功能，这样的方式也才能加入脚本之中，根据不同条件去进行不同的任务。

这篇来自复旦大学和字节跳动的研究介绍了ARIA方法，解决了语言智能体在开放式交互环境中的训练难题。传统强化学习在这类任务中面临巨大挑战，因为行动空间呈指数级增长，导致奖励信号极度稀疏。ARIA创新性地将语言行动从高维标记空间映射到低维意图空间，聚合语义相似行动的奖励，有效降低了训练方差。实验表明，ARIA在多种任务中平均提升9.95%的性能，同时显著提高训练稳定性和效率。

作为一家数据智能服务商,TalkingData在2011年创立之初就确定了“数据改变企业决策、数据改善人类生活”的愿景。