1982年的《霹雳游侠》、2006年的《赛车总动员》、2007年的《变形金刚》等影片，告诉我们一个道理——汽车是可以成“精”的。当大多数孩子幻想着自己能拥有一台“大黄蜂”时，看似普通的汽车也在慢慢的进行“升级”。

和大多数实体企业一样，诸老大的线下业务同样受到了冲击，但另一方面，线上业务也出现了大幅增长。

四川大学和北京智源人工智能研究院研究团队发现，当前最先进的大语言推理模型存在"装懂"问题：面对信息不完整的数学题时，只有25%会主动询问缺失信息，大部分选择猜测答案。研究构建CRITIC-math数据集系统测试了这一现象，发现AI表现出思维背叛、过度思考、幻觉填空三种典型行为，揭示了当前AI训练中忽视求助意识培养的根本缺陷。

作为企业IT建设一路走来的同路人，ISV无疑是生成式AI真正大规模落地的最关键环节，作为铺路人，ISV掌握着生成式AI ToB应用的最后一公里。东软作为在中国市场上深耕三十多年的ISV，期待着在这样一个伟大的智能化时代，抓住难得的机遇，重新定义东软的角色和价值。

以色列与生俱来的创新基因深入到Forter的故事里。Allen Zhu说，风控需要被重新定义，正如中国跨境电商需要受到全球重视一样。

这个曾经的短消息平台，如今正掌控着数十亿人的日常、商务与社会活动。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。

本文介绍生成型 AI 和大语言模型如何提供即时鼓励，无论是在激烈比赛前还是重要演讲前，都能帮助调整心态，同时提醒用户注意对话过程中 AI 可能出现的错误。

自研智能RPA平台，创建国内最大的RPA社区，手握全球一线投资机构数亿融资，云扩科技要如何创造RPA产业的中国范式。

聚焦AIGC应用落地难题，十余位产学研投代表共议新趋势。

探讨AI大模型风口下的新机遇、新挑战。

对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。

算法的定义并不复杂，甚至可以说相当简单。算法代表一组指令，使得计算机程序能够将不同的信息源（数据）组合起来以生成所需要的结果。

超大规模云数据中心运营商也不断崛起，领跑市场。另一边，AWS、谷歌和微软等巨头在2019年花费了数百亿美元用于构建和装备大型数据中心，获得了来自全球各地政府正在实施的税收优惠政策。下面就让我们来看看2019年这十个最热门的数据中心新闻和趋势。

全美最大、盈利最佳的摩根大通银行首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）也急了。9月20日戴蒙来到底特律，为纪念摩根大通通过其前身公司（第一共和银行）进入该市 90 周年，以及该公司在该市重新开展业务 10 周年。

想象一下，你正在看一部喜剧片。剧中角色面无表情地说："我棒极了。"单看文字，你可能认为这是自信的表达。但如果你看到他说这话时翻了个白眼，用讽刺的语调，你立刻就会理解——这是在自嘲或嘲讽他人。这种理解需要同时分析文字内容、表情和语调。这正是多模态语言分析的核心：通过整合多种信息渠道（如文本、视频和音频），来理解人类交流中的高级语义。

2009年，身在西雅图的职业规划导师Lewis Lin汇总了客户在面试谷歌时遇到的140个问题。我们选出了其中19个最让人无法理解的“佼佼者”，并贴心的附上答案。

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现AI绘画系统训练失败的根本原因：几何学冲突。他们提出黎曼流匹配解决方案，让AI学习过程遵循球面几何规律而非直线路径，配合雅可比正则化技术智能调整学习重点。实验显示该方法使标准AI模型在图像生成任务上取得显著突破，FID分数从失败状态提升至3.37，证明了几何学原理在AI系统设计中的重要作用。

对于创业者来说，这场讲座的精髓在于：在创业圈中，想法不是最重要的，执行力才是稀缺资源，相反，创业成功需要正确的团队配置、快速验证和学习的能力、对用户需求的敏锐理解、财务纪律以及吸引和留住顶尖人才的能力。一个小而精的团队，专注于正确的问题，可以创造出远超其规模的影响力。

驱动这波变化的，当然要归功于云系统和AI系统的涌入。两股新势力正令超算排名逐渐偏离其最初目标，在高性能计算（HPC）模拟之外开辟出新的算力厮杀战场。