远传与微软合作的重要成果之一，包含共同研发的AI网络流量预测模型，可以精准预测未来一周中每15分钟内核心基站、二级基站以及OTT服务的流量，实现网络流量的智能动态配置。

因为一款游戏吸引用户与否，就可以决定成败，所以游戏的设计和研发至关重要，而云与AI也正融入其中，帮助游戏实现更多的创新。

浪潮云发布全新品牌Slogan“有云处皆智能”，希望深入理解客户需求，量身定制解决方案，确保每一朵云都能精准对接，释放出最大的智能效能。

近日，MLCommons公布了针对AI推理的MLPerf v4.0基准测试结果。与第四代至强在MLPerf推理v3.1基准测试中的结果相比，第五代至强的测试结果平均提升1.42倍。

这项研究揭示了熵最小化作为单独目标可显著提升大型语言模型在数学、物理和编程任务上的推理能力，无需任何标记数据。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出三种方法：无监督微调(EM-FT)、基于熵奖励的强化学习(EM-RL)和推理时优化(EM-INF)。实验表明，这些方法在某些任务上甚至超过需要大量标记数据的先进技术，证明许多预训练模型已具备被低估的推理能力，只需简单的熵最小化即可激发。

1月5日，新零售人工智能服务商悠络客在京召开融资发布会，宣布C轮融资7887万人民币。本轮融资由招商局领投，理成资产、中昌数据和默默赢跟投。

这篇博客介绍了北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队开发的SiLVR框架，这是一个简单而高效的视频推理系统。该框架将视频理解分为两个阶段：先将视频转换为语言描述，再用推理型大语言模型解决复杂问题。实验表明，这种无需训练的方法在多个视频理解基准测试中表现优异，超过了许多复杂的专有模型，展示了将强大的语言推理能力应用于视频理解的巨大潜力。

想象一下，如果你需要一台计算器，会在乎它能够计算的准确性，也会关心它的价格。同样地，在选择语言模型时，我们不仅要考虑它能做什么（能力），还要考虑使用它需要花费多少（成本）。

微软承诺发展“负责任的人工智能”，因此在设计和开发人工智能产品的过程中，始终恪守这一原则。本文将为大家介绍微软语音评测模型的整体架构，深入解析底层Hierarchical Transformer技术。

“双十一”是一个非常有意义的日子，它既是全民狂欢的购物节，也是红帽的生日。今年是红帽进入中国的第20年，对于红帽而言这是一个重要的里程碑。

微软副总裁 Vasu Jakkal 近日表示：“安全是一项团队行动，我们必须确保我们的合作伙伴也参与其中”。

大模型作为新质生产力的技术底座，必将加快产业升级、业态创新。未来，浪潮云将继续携手生态伙伴，深挖数据要素价值，推进海若大模型在各行业的快速落地，为新质生产力的发展添砖加瓦，为数字中国、数字经济、数字社会的建设贡献力量。

财报显示，2019年搜狗公司全年营业收入超80亿元人民币，创历史新高，非美国通用会计准则下，归属搜狗公司净利润超7.3亿元人民币。

加州大学欧文分校计算机科学家Peter Burke展示了机器人如何通过生成式AI模型和硬件自主编程大脑。该项目中，AI模型被提示编写代码，创建实时无人机地面控制系统，运行在搭载树莓派的无人机上。整个过程耗时2.5周，生成1万行代码，效率比传统开发提升20倍。研究发现当前AI模型处理超过1万行代码时准确性显著下降。专家认为这标志着空间智能和自主捕获技术的重大进步。

行者AI利用亚马逊云服务（AWS）旗下的全托管机器学习服务Amazon SageMaker开发的游戏内容过滤服务，对不恰当内容的识别率超过96%，大大高于同类产品的水平，上线短短三个月内，已经获得了几十家游戏客户青睐，服务于三国群英传、多多自走棋等多款游戏。

AI数据平台iMerit认为企业级AI工具集成的下一步不是更多数据，而是更好的数据。该公司正式推出学者计划，旨在建立专家团队来微调生成式AI模型。与Scale AI的高吞吐量方法不同，iMerit专注于专家主导的高质量数据标注，需要深度人工判断和领域专业监督。公司目前与超过4000名学者合作，客户包括三家大型生成式AI公司、八家顶级自动驾驶公司等。

：5月29日消息，全国科技工作者日来临之际，一个特别的藏品入选中国科技馆“2020数字馆藏”——阿里巴巴达摩院AI识别标注的第一张新冠肺炎CT影像。达摩院AI作为科技抗疫的历史见证，被写入中国科技发展史。

OPPO AI团队首次系统性研究了大语言模型智能体的效率优化问题，提出了高效智能体框架。通过对基础模型选择、规划复杂度、工具配置和记忆机制的深入分析，他们在GAIA基准测试中实现了96.7%性能保持的同时，运营成本降低28.4%。研究发现简单设计往往更有效，为智能体系统的实用化部署提供了重要指导。

SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试，旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试：SEAL-0（极具挑战性的核心问题集）、SEAL-HARD（更广泛的困难问题集）和LONGSEAL（测试长上下文多文档推理）。研究发现，即使是前沿模型在这些测试中表现也很差，增加测试时计算资源往往不能带来可靠的性能提升，高级推理模型对嘈杂搜索结果特别敏感，模型在识别大量干扰文档中的相关信息时仍然困难重重。

3月9日，搜狗公布了2019年第四季度及全年未经审计的财务报告。财报显示，2019年搜狗公司全年营业收入超80亿元人民币，创历史新高，增速领先行业水平，非美国通用会计准则下，归属搜狗公司净利润超7.3亿元人民币。