来自阿里巴巴Qwen团队和清华大学LeapLab的研究人员通过分析词元熵模式，揭示了大型语言模型推理能力背后的关键机制。研究发现只有约20%的"高熵少数派"词元像思维路径上的"岔路口"，决定着推理方向。惊人的是，仅对这20%的词元应用强化学习，不仅保持了性能，在大模型上甚至超越了传统方法，在Qwen3-32B上提高了AIME测试集11.04分。这一发现超越了经典80/20法则，提供了优化大模型推理能力的全新视角。

由多伦多大学科研团队开发的一款新型人工智能工具，能够显著缩短为癌症患者制定放疗计划所需要的时间。

用IBM Cloud Pak for Data 与Garage 车库创新构建海银AI赋能的数据中台，成效初见。

QVGen是一项突破性研究，致力于解决视频扩散模型在低比特量化时的性能挑战。研究团队通过理论分析发现，降低梯度范数是改善量化感知训练收敛性的关键，因此引入了辅助模块来减轻量化误差。为消除这些模块在推理阶段的开销，他们创新性地提出了秩衰减策略，通过奇异值分解和基于秩的正则化逐步移除低影响组件。实验证明，QVGen是首个在4比特设置下达到与全精度相当性能的量化方法，其3比特实现也显著优于现有技术。这一成果为高效视频生成在普通设备上的应用铺平了道路。

数源AI推荐了一篇论文AVI-Talking，该论文提出了一种基于音频-视觉指令的系统，用于生成表现力丰富的3D说话人脸。系统通过大型语言模型理解音频信息，并生成指令来指导基于扩散的生成网络合成逼真的3D面部动画。

ThoughtWorks会坚持推动领域驱动设计在中国的发展和探索。王威透露，除了行业拓展，ThoughtWorks也会围绕中台和领域驱动设计的结合，探索如何利用领域驱动设计更好地指导企业中台的规划和建设。

英伟达日前宣布对旗下数字孪生平台的科学计算方案进行多项重大改进，包括模块常规发布、基于物理的AI工具、新的最佳集成支持等，此次发布的各模块及Omniverse成果均已开放下载。

紧跟着Karbon2.0的步伐，Nutanix现又宣布重磅推出Karbon 2.1。在最新的Karbon 2.1版本中，Nutanix重点解决了Kubernetes两个最棘手的挑战：网络和存储。

在最近的可持续发展人工智能活动中，微软在其可持续发展云（Cloud for Sustainability）中引入了新的数据和人工智能解决方案。

本文讨论了 MCP、ACP 与 Agent2Agent 三项协议如何助力 AI 系统的互联互通，降低整合复杂性，推动从试验向实用化转型。

数字化转型对益普索来说并不是一个新概念，因为该公司20多年来一直在不断调整内部和外部流程，适应新的业务需求和机遇，以便为客户提供高质量的服务。

微软研究院联合北京大学、清华大学提出"强化预训练"新方法，让AI在预测下一个词前先进行深度思考推理。该技术将传统的模式匹配升级为真正的逻辑推理，显著提升了语言模型的预测准确性和推理能力，为人工智能从"背诵"向"理解"的转变开辟了新路径。

OmniSpatial是由清华、北大等多所顶尖高校联合开发的首个全面评估视觉语言模型空间推理能力的基准测试。研究团队将空间推理分为动态推理、复杂空间逻辑、空间交互和视角转换四大维度，涵盖50个细分任务类别，构建了1500多个高质量问答对。实验结果显示，即使最先进的AI模型在复杂空间推理方面仍存在显著局限，最高准确率仅为57%，远低于人类表现。研究还提出了PointGraph和SpatialCoT两种方法来增强模型的空间理解能力。

国家《数据安全法》正式实施,充分彰显了国家高度重视数据安全,这对强化数据管理能力、保障金融数据安全流动在法律层面提出了更高的要求

想象一下，你正在使用一款AI工具设计一张中文新年贺卡。你输入了"设计一张喜庆的新年贺卡，上面写着‘新年快乐‘"。然而，生成的图片中文字却变成了一团模糊的笔画或完全不相关的符号。这种令人沮丧的情况其实很常见，因为许多人工智能图像生成模型虽然能创造出精美的图片，但在准确渲染文字（特别是非英语文字）方面表现欠佳。

虽然其中前两大市场已经相当成熟，但最为核心的潜力却来自企业AI市场，只是采用曲线相对较缓。Roese解释称，“AI并非单一市场，而是囊括三大完全独立但又相互关联的市场。”他指出，计算机视觉与机器人等前生成式AI技术正是将数据提炼为生成式AI可用格式的关键一层。

Fortinet（Nasdaq：FTNT），于近日公布其截至2022年12月31日的2022财年第四季度及全年财报。

Signal利用DRM功能防止Recall自动对Signal窗口截图，从而保障聊天隐私，避免被无差别捕捉信息。

这项研究介绍了REARANK，一种基于大语言模型的创新列表式推理重排序助手。通过强化学习技术，该模型在排序前先进行明确推理，显著提升了排序性能和可解释性。仅使用179个标注样本训练的REARANK-7B在多个信息检索基准测试中表现卓越，甚至在推理密集型任务上超越了GPT-4。研究证明了结合推理能力与高效排序策略的重要性，为构建更智能的信息检索系统提供了新思路。

在本系列上一篇文章里，我们带领大家体验了 Jetson Nano 2GB 的并行计算性能。在本篇文章中，我们将带领大家体验视觉功能库。