AI已经成为我们日常生活的一部分，这一点你无法否认。几乎来自所有不同行业的财富1000强企业领导者，都在积极开展AI计划。

英国芯片设计公司Arm今天公布了下一代CPU架构发展路线图。

我们期待看到这种"诚实的AI"在更多场景中发挥作用，为人类提供更可靠、更值得信赖的智能服务。

Amazon研究团队开发了FiSCo系统，首次实现对AI语言模型长篇回答中微妙偏见的精准检测。该系统通过分解语义声明和统计分析，能发现传统方法无法捕捉的隐性偏见，在准确率上比现有方法提升15%。实验显示主流AI模型普遍存在不同程度的群体偏见，为AI公平性评估提供了重要工具。

请务必注意，无论选择哪种架构，最终都需要组织负责确保在整个环境中采取适当的数据安全措施。今天这篇文章您将了解如何使数据安全、隐私与合规实践适应混合多云。

中科大研究团队从认知科学获得灵感，提出IAU机器遗忘方法，通过"反向记忆"让AI高效忘记特定数据。该方法避免了传统影响函数的复杂矩阵计算，将遗忘时间从数千秒降至十几秒，同时保持模型性能。实验验证显示其在多种数据集和模型上均表现优异，为隐私保护和数据安全提供了实用解决方案。

华盛顿大学联合微软研究团队发现，AI仅用一道数学题训练就能将推理能力从36%提升至74%，颠覆了传统"海量数据才能训练强AI"的观念。这种"单例强化学习"方法在多种模型上都显示出惊人效果，揭示了AI内在推理潜力的激发机制，为低成本训练高性能AI系统开辟了新路径。

量子计算何时能商用化仍是行业关注焦点。专家指出，除了逻辑量子比特和错误纠正技术，量子计算系统还面临诸多挑战：激光器缺乏相干性、稀释制冷机难以适应数据中心环境、系统可扩展性不足等硬件问题。此外，量子计算机需要达到99.999%的运行时间要求，编程易用性和与传统高性能计算的混合架构复杂性也有待解决。

Infor以卓越的前瞻性和执行力获得认可

本文讲述了如何运用 AI 技术进行面试前的公司调研、关键技能识别、模拟面试、答案反馈和面试跟进，以提升求职竞争优势。

目前，AIGC领域正处于蓬勃发展的阶段，同时大规模数据集的使用和计算资源用量提升，也为AIGC业务架构底层的基础设施提出了更高的要求。

基于FreeBSD的图形化发行版GhostBSD发布25.02版本，新增类似macOS风格的Gershwin桌面环境。该版本基于FreeBSD 14.3构建，修复多项错误，改进硬件兼容性，特别是声卡和AMD、Nvidia显卡支持。Gershwin桌面结合GNUstep和Xfce组件，提供Mac风格的全局菜单栏和dock，为用户带来熟悉的macOS使用体验。

在大模型领域英语一直是训练数据最重要的语言，但由于中英文的结构和文化差异,直接将英文数据集翻译成中文并不理想。所以，为了填补高质量中文数据集的空白，研究人员开发出了COIG-CQIA数据集。

这篇研究论文介绍了EquivPruner，一种通过识别和剪除语义等价行动来提高大型语言模型(LLM)推理搜索效率与质量的创新方法。中国科学技术大学与科大讯飞研究院合作开发的这一技术，在GSM8K数学测试上将Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的token消耗减少了48.1%，同时还略微提高了准确率。研究团队还创建了首个数学语句等价性数据集MathEquiv，为等价性检测研究奠定基础。实验表明，该方法在多种模型和数据集上均显示出显著效益，为LLM推理效率优化提供了新方向。

VMware在近日举行的VMware Explore 2022上公布了产品组合的更新，范围涵盖了很多用途，其中有些产品旨在帮助企业保护多云环境，有些产品用于简化网络管理，还有一些旨在更容易优化云应用的成本和性能。

Meta FAIR等机构首次成功将语言模型水印技术应用于自回归图像生成，解决了图像水印领域的关键技术难题——反向循环一致性缺失。通过专门的模型微调和水印同步层，实现了对AI生成图片的可靠来源追踪，准确率接近100%，且不影响图片质量。该技术在多个主流图像生成模型上验证有效，为AI内容监管提供了重要技术支撑。

PTC 宣布与 AWS 达成战略合作协议，帮助企业使用 Onshape更快、更轻松地设计产品。合作将推动 PTC 的 Onshape 计划，包括探索计划、Onshape AI Advisor 以及 CAD 和 PDM 转换工具。

Meta本周发布了名为V-JEPA 2的开源生成式AI模型，该模型能够帮助人工智能理解重力和物体永恒性等物理概念。与依赖标记数据或视频模拟现实的传统模型不同，V-JEPA 2强调物理世界的逻辑，包括物体如何移动和相互作用。该模型可应用于自动驾驶汽车和机器人等设备，无需针对每种可能情况进行训练，简化了流程并提高了现实应用的效率。

在过去的一年里，Forrester在其针对DDoS防御解决方案、Web应用程序防火墙以及爬虫程序管理的最新“Wave/New Wave”报告中，还曾评定Akamai为“领导者”。

这项研究探索了让大语言模型从词级预测转向句子级预测的可能性。研究团队构建了一个框架，使预训练语言模型能在句子嵌入空间中进行推理，探索了语义嵌入和上下文嵌入两种范式。实验结果表明，上下文嵌入在连续推理模式下的表现与传统思维链方法相当，同时将推理时计算成本平均降低了一半。研究还开发了SentenceLens工具可视化内部推理过程，并展示了这种方法在模型规模扩展和模块化适应方面的潜力。这一突破性研究证明预训练语言模型可以有效过渡到更高层次的抽象推理。