以通义千问为基座，夸克高考志愿大模型基于领域数据优势，通过专项训练具备对复杂规则与用户需求的理解与推理能力，让模型真正“像志愿专家一样思考与决策”。…详细

夸克大模型高考

Oracle 第四季度业绩表现超出预期，营收与利润均实现增长，云服务及人工智能举措引发市场关注，预示未来云业务将进一步加速发展。…详细

云计算生成式 AI多云战略

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测…详细

人工智能预训练数据集推理能力

北京大学研究团队提出"弱到强解码"创新框架，让小型礼貌模型为大语言模型提供良好开头，解决AI道德对齐难题。该方法在保持专业能力的同时显著提升安全性，避免传统微调的性能损失，为低资源环境下的AI对齐提供了经济…详细

人工智能大语言模型对齐弱到强解码

Meta团队发布突破性研究ConfQA，通过"诚实训练"让AI学会在不确定时说"我不知道"，将胡编乱造率从20-40%降至5%以下。结合双重知识框架，在保持高准确性的同时减少30%不必要外部搜索，为AI实用化应用奠定重要基础。…详细

人工智能自然语言处理模型优化

苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震…详细

人工智能推理模型算法执行

斯坦福大学研究团队提出Cartridges技术，通过"自学"训练方法将长文档知识压缩成小型数据包，使AI处理长文档时内存消耗降低38.6倍，运行速度提升26.4倍，同时保持回答质量。该方法采用预处理思路，让AI提前学习文档内…详细

人工智能文档处理内存优化

蚂蚁集团研究团队提出了γ-PO方法，通过动态调节AI训练中的目标边距来提升大语言模型对齐效果。该方法能够自动识别训练数据中答案质量差距的大小，对明显好坏的答案对加大学习强度，对模糊不清的答案对适当降低学习强…详细

机器学习偏好优化人工智能对齐

UCLA研究团队开发了名为Dreamland的创新系统，能够将简陋的计算机模拟画面转换为逼真的真实世界图像。该系统采用分层世界抽象方法，巧妙结合物理模拟器的精确控制和生成式AI的视觉质量，在图像质量和可控性方面分别提…详细

计算机视觉生成式模型混合仿真系统

Vast Data推出面向AI的数据存储平台，目前正寻求新一轮融资，目标估值250亿美元，远超此前9B美元的估值。平台整合各类数据，加速检索、降低模型训练成本，吸引众多资本关注。…详细

人工智能数据存储估值跃升

文章介绍 AWS 数据中心峰会要点，指出 AI 与云基础设施已转变为国家战略重点，依托巨额投入和公私协作推动公共服务与经济转型。…详细

人工智能生成式 AI超大规模数据中心

Dia 预置 AI 功能应对传统浏览器面临压力，整合搜索、问答和自动编程等任务，通过邀请制内测，为用户提供一站式 AI 交互体验。…详细

人工智能内置 AI 聊天机器人AI原生浏览器

Pinterest正在试验一项自动拼贴功能，利用AI将产品图片智能组合成交互性拼贴图，不仅省时省力，还提高了用户参与度，同时更新的趋势工具协助预测消费者购买需求。…详细

人工智能生成式 AI新型广告格式

本文讲述数字孪生与 AI 融合，利用数字孪生模型模拟 CPU、疾病、网络及商业流程，通过数据驱动实现故障诊断、网络安全防御及运营决策，展现其在企业数字化转型中的巨大潜力。…详细

人工智能数字孪生智能仿真

文章探讨企业搜索由单纯关键词匹配向语义理解及自主AI代理转变，通过向量搜索、知识图谱、NL2SQL与RAG技术，实现数据整合与高效决策。…详细

人工智能自然语言处理检索增强生成

文章探讨了从建设、运营到退役全过程的数据中心环境影响评估方法，旨在全面揭示数字基础设施的真实环境成本，同时分析其优缺点及潜在数据滥用风险。…详细

可持续发展数据中心生命周期评估全链条环境评估