新加坡南洋理工大学研究团队开发的SimpleTIR方法，通过识别并过滤"无效回合"解决了AI多轮推理中的稳定性问题。该方法让AI在AIME24数学测试中的准确率从22.1分跃升至50.5分，训练过程更加稳定，并让AI自动掌握了交叉验…详细
马里兰大学研究团队发现，通过强化学习训练AI模型担任视觉问答评委，不仅能提升其评判能力，还意外地增强了答题能力。他们开发的LLaVA-Critic-R1模型在26个视觉推理任务中平均提升5.7%性能，并具备自我改进功能，测试…详细
香港科技大学团队提出WebExplorer框架，通过"模型驱动探索"和"迭代查询演化"两阶段生成高质量训练数据，成功训练出80亿参数的WebExplorer-8B模型。该模型在多个信息搜索基准测试中超越了720亿参数的大型模型，支持长…详细
清华大学研究团队发现AI训练中的监督微调和强化学习本质上优化同一目标，提出统一策略梯度估计器理论框架和混合后训练算法。该方法能动态调整训练策略，在数学推理任务上比最强基准方法高出7个百分点，大大降低训练成…详细
滑铁卢大学研究团队开发了VerlTool框架，突破了AI模型无法使用外部工具的限制。该框架通过异步执行和模块化设计，让AI智能体能在多轮交互中学会使用各种工具，实现了从"孤立思考"到"协作解决问题"的重大转变，在六个…详细
KAIST研究团队提出VIRAL方法，通过视觉表征对齐技术解决多模态大语言模型视觉理解不精准的问题。该方法让AI模型内部视觉表征与预训练视觉基础模型保持一致，避免训练中视觉细节的丢失，在对象计数、空间推理等视觉任…详细
北京智源人工智能研究院团队提出InfoSeek框架，通过创新的数据合成方法让3B小模型在深度研究任务上媲美大模型。该框架将复杂问题形式化为层次约束满足问题，采用双代理系统构建高质量训练数据，成功训练出在BrowseCo…详细
当前世界充满变数，IT领域除AI外鲜少受到关注。从气候变化到地缘政治紧张局势，IT在公众讨论中边缘化。这在技术变革关键时刻十分危险。CEO、高管和媒体对IT缺乏深度思考，普遍持"不坏就别谈"的态度。CIO需要重新获得…详细
技术驱动的变革比以往更加频繁，但成功并不能得到保证。Gartner研究显示，只有五分之一的组织能够在75%或更多时间内从转型项目中获得预期收益。其余都是昂贵的失败。有效的变革管理能够提高技术采用率，服务于业务目…详细
2025年9月20日，在由EqualOcean举办的「2025出海全球化百人论坛」（2025 GoGlobal Forum of 100，GGF2025）上，华瑞指数云（ExponTech） 作为AI原生数据基础设施的代表企业发表主题演讲，分享如何通过新一代分布式数…详细
在2025腾讯全球数字生态大会“腾讯云大数据Data+AI专场”上，Joyme宣布完成从AWS到腾讯云的全面迁移，在成本降低50%、运维压力下降80%、数据处理时效提升3倍的同时，为全球1800万创作者提供了更稳定高效的服务。…详细
近日，全球领先的连接和电源解决方案供应商Qorvo(R)（纳斯达克代码：QRVO）宣布推出一款全新的Ku波段波束成形芯片AWMF-0247，以满足在紧凑型且对功耗敏感的卫星通信（SATCOM）应用中，对时分双工（TDD）终端日益增长…详细
9月19日，紫光股份旗下新华三集团携手紫光摩度、优必选、思创优学、超星集团等多家行业领军企业，在杭州成功举办“人工智能赋能教育变革”研讨会，并签署战略合作协议。本次大会以“育智·见未来”为主题，聚焦AI与教…详细
ByteDance团队发现大语言模型存在"认知僵化"问题：当用户要求执行与训练习惯冲突的指令时，AI往往难以遵从。研究团队开发了Inverse IFEval测试体系，包含8种反常规指令类型和1012个测试样本，发现即使最先进的模型在…详细
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