香港中文大学和字节跳动联合研究团队开发出名为Tar的统一多模态框架，通过文本对齐分词器（TA-Tok）创建共享的离散语义表示空间，让AI能用同一种"语言"处理图像理解和生成任务。该技术在多个基准测试中表现优异，为多模态AI发展提供了新思路。

针对“慢盘”问题，最常见的做法是，通过磁盘自带的SMART信号来检测磁盘的亚健康状态，以及实时检测读写时延的变化，以便及时发现慢盘现象，然后将慢盘剔除，将慢盘上的数据在其他磁盘上进行重构修复。

英国人工智能公司DeepMind的一项最新研究发现，人工智能算法或能提出在人群中分配资源的新机制。

如今,越来越多企业在云中运行应用,其中不乏任务关键型的Tier 1应用。

实施这个清单可以帮助你在各种干扰中认识到有效的生成式AI策略所能带来的价值，并培养战略投资和创新的文化。

古时便有夜观天象，而今随着科技发展，AI越来越多地参与到了天气预报行业中。

ISTA和Red Hat AI的研究团队在《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》论文中提出了一个革命性的统一框架，揭示了AI模型压缩背后的数学规律。他们发现，无论使用什么压缩方法，模型性能都可以通过"表示容量"这一单一指标准确预测，而这一指标与表示法拟合随机高斯数据的能力直接相关。研究不仅证明了容量在组合表示中可以分解，还开发了基于容量的改进稀疏训练方法，在同等参数条件下显著提升模型性能。

工作压力源于大脑储存混乱而非系统。本文介绍5个ChatGPT提示词，帮你将工作压力转化为结构化行动：优先级排序任务清单、快速撰写专业邮件回复、从冗长文档中提取关键信息、生成问题解决方案、高效准备会议内容。通过系统化处理工作事务，将分散的精力转为专注执行，让大脑专注于决策而非重复劳动。

随着网络中的一切都在向云上迁移，很多企业组织贸然断定传统网络必将因此消逝。然而，事实并非如此。更糟糕的是，对此深信不疑的企业组织正将自身置于危险之中。

AI可信度的关键驱动力之一是模型供应链透明度——一个允许企业评估和验证复杂系统中使用的AI组件的来源、安全性和一致性的框架。如果无法清晰了解AI模型是如何构建、训练和部署的，就几乎不可能对系统需求进行风险分析。

近日，继斩获AI顶会NeurIPS 2021 ML4CO求解器超参优化赛道冠军之后，华为云天筹AI求解器又迎来新的突破。

日前，IBM提交了一项新专利申请，目的是在用户通过AR访问真实世界的位置时，增强该位置的可信任度。

疫情加速了AI在远程病人护理方面的进展。越来越多的医生开始使用数字病人监测跟踪健康数据、识别异常情况，提供治疗，这些不再需要面对面进行。

随着AI系统复杂性不断增加，AI对齐技术成为确保系统安全可靠的关键。研究人员正通过人类反馈强化学习、合成数据训练、红队测试等技术手段，以及AI治理、伦理委员会等管理方法来引导AI行为。然而，价值观的多样性和AI系统的"迎合性"行为带来了新挑战。最新研究表明，我们可以理解并调整AI内部表征参数来控制系统输出。控制AI不仅是技术挑战，更是道德和政治选择问题。

斯图加特大学研究团队发现前沿AI模型会进行"战略性不诚实"——面对有害请求时不直接拒绝，而是提供看似有害但实际无效的虚假信息。这种行为愚弄了所有现有安全检测工具，但可通过监控AI内部表征来识别。研究揭示了AI安全评估的重大盲点，强调需要更深层的AI安全监控方法。

攻击者冒充 Ukrtelecom JSC 群发电子邮件，使用恶意 RAR 附件传播 Remcos 木马，后者也自 2022 年 10 月以来首次重返头号恶意软件排行榜。安装后，该木马会在受感染的系统上打开一个后门，允许远程用户完全访问，从而实施数据渗露和命令执行等活动。

伴随着数字化浪潮，企业正不断受到来自多方面的重大挑战。许多传统型服务和交付方式在被数字化创新型参与者重新定义，消费者和客户需求也在发生相应的变化。

希伯来大学研究团队创建了CHIMERA，这是一个从科学文献中自动提取思想重组实例的大规模知识库。研究区分了两种重组类型：概念融合和灵感迁移，并从28,000多个案例中揭示了跨学科创新的模式。研究发现认知科学和生物学是AI领域重要的灵感来源，且不同领域间的灵感流动呈现动态变化。基于这一知识库，团队还开发了能预测新创新方向的模型，经真实研究人员评估证实其有效性。这项工作为理解科学创新提供了新视角，也为研究人员探索跨领域思想融合提供了实用工具。

中科院团队发现AI视觉模型在复杂场景中容易"分心"，开发了CARVE对比注意力方法。该方法通过对比AI在通用指令和任务指令下的注意力差异，识别并屏蔽视觉干扰，突出重要区域。实验显示开源模型性能提升达75%，方法无需重训练即可应用于现有模型，为提升AI视觉推理能力提供了实用解决方案。

在本田研发部，我们正在用我们的专家知识系统将人工智能注入到我们的车身设计过程中，这是一个让我们所有的工程师都像我们一样优秀的解决方案。