无服务器被寄予厚望，但同时也存在一些争议。

这项由谷歌DeepMind研究团队完成的开创性研究首次系统阐述了AI智能体经济的概念框架。研究提出"沙盒经济"模型，从起源性质和边界渗透性两个维度分析AI智能体经济形态，预测未来将出现自然涌现且高度透水的AI经济网络。研究详细探讨了科学加速、机器人协调、个人助手等应用场景，提出基于拍卖机制的公平资源分配方案和使命经济概念，并深入分析了技术基础设施需求、社区货币应用以及相关风险防范措施。

想象一下，你收到一条加密信息："Crgre jnf obea ba Ncevy 23, 1985, naq pneevrf n cnffcbeg jvgu gur ahzore K123456789"。这段文字看似乱码，但实际上它使用了一种名为ROT13的简单加密方法，将每个字母在字母表中向后移动13位。解密后的信息是："Peter was born on April 23, 1985, and carries a passport with the number X123456789"。

作为ICT漫长产业链条的两端，华为的赛道与互联网很远，但华为的产品、方案、服务却与互联网很近。在通向数字时代、元宇宙以及更遥远的星辰大海的互联网之路上，我们的故事还远没有结束，华为还将与中国互联网共同见证的无数座里程碑。

MinMo是阿里巴巴通义实验室开发的80亿参数多模态语音模型，在140万小时语音数据上训练，实现了全双工语音交互，支持多语言识别翻译、情感分析、风格控制等功能，语音响应延迟仅100-800毫秒，在各项语音任务上达到业界最佳性能，代表了AI语音交互技术的重大突破。

CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型，发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术，成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别，就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中，CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点，尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。

UC伯克利大学研究团队发现，当前先进的视觉语言AI模型虽然拥有强大的视觉识别能力，但在实际应用中却无法有效利用这些视觉信息。研究通过对比AI视觉系统的直接表现与完整系统的表现，发现存在巨大的性能差距，AI往往依赖语言模型的偏向性而非真实的视觉感知来回答问题。这一发现揭示了AI系统中视觉-语言整合的根本性缺陷，为未来AI发展指明了新方向。

这项由Google DeepMind和ETH苏黎世的研究人员完成的研究揭示了一种新型AI攻击方式，针对批处理推理过程中的架构漏洞。攻击者通过植入特殊的架构后门，可在同一批次处理中窃取其他用户数据，甚至操控模型对其他用户的响应。研究团队不仅展示了攻击的可行性，还提出了一种名为"批处理隔离检查器"的防御机制，能在模型部署前检测这类漏洞。大规模分析显示，现有200多个模型已存在类似安全风险，凸显了AI服务安全保障的紧迫性。

炽橙科技自2015年成立后就深耕于XR技术领域。

近日微软高管Judson Althoff在微软合作伙伴活动中宣称：“VMware自去年11月被芯片制造商博通收购以来，其价格和其他变化给世界带来了最棒的礼物”。

企业数据中心的灾备和业务连续性解决方案的架构和实施对于企业已经越来越重要。企业需要参考业界实践来制订或实施切合自身实际情况的方案，或对现有的实现进行改进提高。本文主要介绍IBM GDPS解决方案家族和实际应用在站点双活或站点快速切换实施上的一些实践

TPU 的设定，只能在 TensorFlow 中执行推理，但它的性能非常好。我们认为，TPU 与 TensorFlow 的良好适配，能够发挥出 1+1＞2 的效果。深度学习计算中的芯片部署都不是零和博弈。现实世界的深度学习网络需要系统的 GPU 与其他 GPU 或诸如 Google TPU 之类的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作环境，具有深度学习所需的灵活性

微软研究院联合多所知名高校开发出SeerAttention-R稀疏注意力框架，专门优化AI推理模型的长序列解码效率。该技术通过自蒸馏学习让AI学会智能筛选重要信息，在保持近乎无损推理准确性的同时，实现了高达9倍的计算加速。系统采用轻量级插件设计，无需重训原模型即可集成，为长文本AI推理应用的普及铺平道路。

至顶科技CEO兼总编辑高飞现场访谈微软中国CTO韦青

如果真把小韩当成“水货”，那可大错特错了。

随着“加长版”春节假期的结束，新冠肺炎病毒疫情防控已进入最关键时期，为了遏制疫情风险扩散，国家要求各地在分区分级精准防控疫情同时，也要加快复工复产步伐，同时提倡错峰上下班等弹性工作制，及采取电话、网络等灵活办公方式进行居家办公及远程办公。

纷享销客作为国产CRM中连续四年保持近40%增长的领先品牌,一直在探索AI+CRM领域的数字化变革。

微软研究团队开发了LettinGo框架，通过让AI用自然语言生成用户画像来改进推荐系统。该方法分三步：多模型探索生成多样化用户档案，通过实际推荐效果评估档案质量，最后用偏好对齐技术训练专门的档案生成器。在三个主要数据集上的实验显示，相比传统方法平均准确率提升20个百分点，且生成的档案更灵活、可解释性更强。

很多企业希望以低代码的模式,搭建符合自身业务需求的应用。

这篇研究论文介绍了MM-PRM，一种用于增强多模态数学推理能力的过程奖励模型。研究团队首先构建了一个强大的多模态策略模型MM-Policy，然后创建了包含10,000个多模态数学问题的数据集MM-K12。利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)框架，他们自动生成了超过70万个步骤级别的标注，无需人工参与。最终的奖励模型在Best-of-N推理设置中显著提升了多个基准测试的性能，包括MM-K12、OlympiadBench和MathVista等。研究还发现软标签、较小的学习率和路径多样性是优化PRM性能的关键因素。