这项研究提出了"交织式推理"方法，通过强化学习训练大语言模型在复杂推理过程中穿插输出中间答案。与传统的"先思考后回答"模式不同，这种方式让模型像人类一样边思考边给出阶段性结论，不仅将首词响应时间平均减少80%以上，还在某些任务上将准确率提升高达19.3%。研究表明，模型本身就具备交织推理的潜力，通过适当的奖励机制可以显著增强这一能力，并泛化到未见过的复杂推理任务中。

随着现代AI技术对数据中心基础设施提出新要求，"AI数据中心"一词使用日益频繁。然而，这一术语的定义仍不清晰，AI数据中心与传统数据中心的区别并不明显。AI数据中心通常具备更大容量、GPU加速硬件、优化网络设备、高效冷却系统等特征，但这些特性并非AI独有。与其投资专门的AI设施，企业或许应考虑改造现有数据中心来支持AI工作负载。

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner近日公布了影响2019年高等教育的十大战略技术。

未来四年，中国依然是全球最大的电子商务市场。此外，到2022年，中国移动商务市场将实现跳跃式发展，许多国家和地区也在追随移动商务这一全球趋势。以上这些研究发现源自全球领先的支付服务提供商Worldpay股份有限公司的最新报告。

英伟达（Nvidia）表示，MetroX-3长距离系统的推出后，用户现在可以将他们的400Gbps InfiniBand网络扩展到更远的地方，因此Quantum-2交换机的范围可提升到25英里或40千米。

本文将探讨Docker为物联网开发带来的优势，部署和维护应用程序时需考虑的挑战，以及如何将安全最佳实践应用于物联网。

这项由东京大学、京都Rist公司和Sakana AI合作完成的研究提出了一种创新的AI数学推理训练方法。通过将监督学习和强化学习巧妙结合，先用长期监督学习提高准确率，再用强化学习优化效率，成功实现了"又准又快"的目标。该方法在权威的AI数学奥林匹克竞赛中获得第8名，并承诺完全开源。

近日，全球特种化学品公司Celanese高级副总裁、首席信息官兼首席数据官Sameer和我们谈论了他为什么要制定三管齐下式数字战略。

上海交大团队发现多模态AI在数学推理中存在视觉信息利用不充分的问题，纯文本模型配合图像描述竟能超越直接处理图像的多模态模型。研究提出三种视觉扰动策略：分心物拼接、保持主导混合和随机旋转，通过增加适当的视觉"挑战"来提升AI的感知鲁棒性。实验显示该方法在多个数学推理基准上实现了持续性能提升，平均改进约2个百分点，证明了"更好的推理始于更好的观察"这一核心理念。

思科联合LangChain和Galileo开发的Agntcy项目已捐赠给Linux基金会。该项目被称为"智能体互联网"，旨在促进软件机器人的发现识别、相互通信和行为观察。Agntcy提供构建、调试和保护多智能体系统所需的关键组件，作为通用翻译器让不同厂商的智能体安全连接。超过60家公司支持该项目，思科、戴尔、谷歌、甲骨文和红帽承诺进一步开发。

奇奇怪怪的知识又增加了。

MIT最新研究显示，过度依赖大语言模型的学生出现神经连接减弱、记忆衰退等"认知负债"现象。面对AI工具的普及，我们需要采用更明智的方法来平衡人机协作。文章提出"4A因子"框架：态度上明确使用动机，方法上协调价值观与算法，能力上培养双重素养，雄心上放大而非替代人类潜能。通过有意识的认知训练和混合智能模式，可以将短期便利转化为长期的创造力红利。

如果我们长期关注企业架构演进，就会了解一个朴素的道理：没有稳固的基础设施，再美好的 AI 愿景也只是空中楼阁。当我们谈论 AI-ready 时，实际上是在讨论一个复杂的技术栈重构问题。

想象一下，你去到一个陌生的国家，那里的人们说着你完全不懂的语言。你会感到无所适从，对吧？在机器人世界中也存在类似的问题。不同种类的机器人就像来自不同国家的人，它们有自己特定的"语言"（动作方式）和"视角"（观察环境的方式）。一个操控机械臂的系统可能完全无法理解如何控制一个移动机器人，就像一个只会说英语的人无法直接理解中文一样。

近年来，随着企业对于运营效率的持续追求，数字化转型已经成为公司高管团队中的热门话题。但是，任何特定的数字化转型举措都只能反映这波历史性浪潮中的一个侧面。

360威胁情报中心发布《2017中国高级持续性威胁（APT）研究报告》称，2017年的APT攻击呈现五大趋势，包括Office 0day漏洞成焦点、恶意代码复杂性的显着增强、移动端的安全问题日益凸显、针对金融行业的攻击手段多样化，以及APT已经影响到每一个人的生活。

这项研究提出了统一预算感知（UBA）学习率调度器，解决了深度学习训练中的关键问题：如何在有限迭代次数下获得最佳模型性能。北京大学的研究团队通过构建理论框架，推导出一种只需单一超参数φ的学习率调度方法，实现了灵活性与简单性的平衡。实验结果显示，UBA在视觉和语言任务中，跨不同网络架构和训练预算，始终优于现有方法。该研究不仅提供了理论基础，还建立了参数φ与优化难度的关联，为机器学习实践者提供了一个强大且易用的工具。

这篇论文由东南大学等机构研究团队完成，系统性地调研了解决AI"过度思考"问题的高效推理技术。研究将现有方法分为单模型优化和多模型协作两大类，前者包括早期退出、思维链压缩、自适应推理等策略，后者涵盖模型协作、路由、整合等技术。论文详细分析了各种方法的原理和效果，并展望了在多模态推理、工具集成等领域的应用前景，为构建既智能又高效的AI推理系统提供了全面指导。

本文探讨了如何利用实践、微学习和跨团队合作，在 AI 快速迭代中持续提升团队技能，保持竞争优势。

自互联网诞生以来，还没有出现过像人工智能这样强劲的技术顺风趋势，许多公司都在争夺AI战场上的王者地位，而Nvidia占据了先机。