OpenAI的GPT系列大语言模型（Large Language Mode，以下缩写为 LLM）的兴起与应用，也带来了诸如数据泄露、数据滥用、模型被攻击和知识产权被窃取等一些列隐私和安全风险或挑战。

清华大学团队发布AutoTriton，这是首个专门用于Triton编程的AI模型，通过创新的两阶段训练方法——监督微调与强化学习相结合，让普通程序员也能轻松编写高性能GPU内核代码。尽管只有80亿参数，但在权威基准测试中表现媲美千亿级大模型，有望大幅降低GPU编程门槛。

在近日举行的第23届中国高速公路信息化大会上，青云科技携手江苏交控联合发布“数字交通新基建平台”。

国家数据局强调数据的基础资源作用和创新引擎作用，推动数字经济发展。北京市作为数字经济发展的重点，将探索数据“三权”分置制度、数据流通交易、数据基础设施建设等。国家数据局将推进数据基础设施建设，促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济。数据基础设施是数字经济时代关键生产要素的基础设施，包括网络、算力、数据流通设施等。国家数据局还将推动公共数据资源开发利用，激活数据要素价值，加快构建全国一体化算力网，推动数字基础设施建设高质量发展。

第三届赛灵思开发者大会（XDF）亚洲站于2019年12月3日至4日在北京盛大揭幕，这是2019 XDF 全球三站的最后一站，也是最大一站。

中科院研究团队发现了AI持续学习的数学规律，开发出能精确预测大语言模型在新领域学习过程中每一步表现的公式。该研究揭示AI学习本质是在两条隐藏轨道间切换，通过分布偏移和学习率衰减两个因素的相互作用实现。这一突破为优化AI专业化训练提供了科学依据，有望让未来AI助手在保持通用能力的同时获得更强的专业技能。

5月17日下午,第三届世界智能大会城市云与城市智能发展峰会在天津梅江会展中心举办。各个领军企业代表分享了包括政务、水务、工业、住建、交通、安防、教育、警务、零售等行业的具体实践经验。

联想数据中心业务集团（以下简称联想DCG）推出专为边缘计算和AI量身定制的首台紧凑型边缘服务器ThinkSystem SE350，凭借在外形、性能、连接、安全、管理等方面的优势，新品将主要适配于边缘应用场景，助力客户高效应对智慧化转型过程中不断出现的复杂挑战。

对于中国算力基础设施市场第一阵营的联想而言，将技术扎到根，做AI算力的沃土，推动行业智能应用创新，携手伙伴构建核心技术生态，共同加速中国千行万业的智能化，这位“老将”可谓下足了“新功夫”。

这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域，开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力，能够同时考虑语音的前后文信息，在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进，同时在大多数配置下提供了更快的推理速度，为语音识别技术开辟了新的发展方向。

“企业比以往任何时候都更迫切地需要实现速度、敏捷性和灵活性。为了适应工作方式的突然变化，我们需要快速推出新产品并将数据转化为洞察力。”

“回到过去”，是人们执著的向往，似乎现在和将来造成的遗憾，回到过去就能得到弥补。实际上，在数据保护领域，只要做好了备份和恢复工作，回到过去寻找丢失的美好并非不行。

在国家安全战略的促进下，网络靶场正在成为建设网络强国，发展数字经济的安全基石。

NVIDIA：我又来刷新“科技观”了！

对MySQL的使用,应遵循该软件提供的使用授权许可,而解读冗长的授权协议并非易事 。今天爱可生用七个问答,带大家一起了解如何正确理解MySQL的授权协议。

法国Valeo公司联合巴黎索邦大学开发出DIP技术，让AI模型能像人类一样通过少量样本快速学习图像理解。该技术采用创新的"元学习"训练方式，无需人工标注即可显著提升模型在复杂场景下的分割性能，训练时间仅需9小时，在多个数据集上表现优异，为自动驾驶、医疗影像等领域应用提供了新可能。

这项研究关注语音中的句子强调（即说话时对特定词的重音），它能传达说话者的潜在意图。耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，尽管现代语音语言模型进步显著，它们在理解句子强调方面表现不佳。团队创建了StressTest基准测试和Stress-17k合成数据集，并开发了StresSLM模型，使强调理解能力大幅提升。研究表明，通过特定训练策略，可以让AI不仅理解"说了什么"，还能理解"怎么说的"，从而捕捉人类交流中的微妙含义。

新加坡南洋理工大学研究团队提出TriMM系统，这是首个融合RGB图像、深度图和点云数据的3D生成模型。通过协同多模态编码技术，系统能够同时利用彩色图像的丰富纹理和几何数据的精确结构信息，仅用4秒即可从单张图片生成高质量3D模型。该技术在多个数据集上的表现超越现有方法，为3D内容创作提供了新的解决方案。

开源是推动科技创新的关键路径，尤其是在软件定义时代的今天，凭借着开放、共享、灵活、包容等特点，开源已经成为推动全球企业数字化发展的重要推手。

据麦肯锡调查显示，大多数工业企业都陷入了“试点困境”。为此，麦肯锡在中国成立了工业物联网中心的背景，其目的就是结合麦肯锡内部的转型研究成果，以及来自全球的专家资源，把企业拽出“泥潭”。