Forrester预测，2026年将有25%的CIO被要求拯救组织内业务主导的失败AI项目。许多组织采用自下而上的AI采用方式，业务团队在缺乏IT深度参与下启动项目，低估了技术工作需求。专家建议从项目开始就让IT领导参与，建立包…详细
Kyndryl第二年度准备度报告显示，地缘政治压力在IT决策中的重要性较12个月前有所上升。调查涵盖21个国家的3700名高级领导者，83%的受访者认为新兴数据主权和回流法规正在影响IT决策，82%认为地缘政治不稳定性影响其I…详细
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调，在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果，且表现更稳定，为AI训练开辟了全新路径。…详细
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片，解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制，能适应从卫星到地面的多种拍摄场景，在各…详细
阿里巴巴团队联合多所知名高校开发出革命性AI训练框架Socratic-Zero，该系统模拟苏格拉底教学法，通过三个AI角色协作进化实现自主学习。仅从100道数学题开始，系统就培养出超越GPT-5等顶级商业模型的数学推理能力，在…详细
普渡大学研究团队开发出TENET系统，将测试驱动开发引入AI代码生成领域。该系统通过智能筛选关键测试用例、使用专门工具收集代码库信息、并采用反思式改进流程，让AI像程序员一样先写测试再写代码。在两个重要基准测试…详细
这项来自伊利诺伊大学香槟分校的研究首次系统探索了AI模型的组合创造力规律。研究发现AI创造力存在最优的深度宽度平衡点，并揭示了新颖性与实用性之间的根本权衡关系。这种权衡即使在大规模模型中也持续存在，为理解…详细
北卡罗来纳大学研究团队通过大量实验发现，大语言模型缺乏准确的自我认知能力，无法可靠评估自身回答的正确性。他们提出通用正确性模型，通过学习多个AI模型的历史表现来预测回答可靠性，准确率比传统自我评估方法提…详细
北京大学和腾讯联合研究团队开发出StableToken技术，解决了语音AI在噪音环境下不稳定的关键问题。该技术采用多路径投票机制和共识训练策略，将标记稳定性错误率从26.17%降至10.17%，相对改善超过60%。这项突破使语音…详细
华为诺亚方舟实验室提出了一种基于约束强化学习的大语言模型知识蒸馏新方法，首次将蒸馏过程重新定义为约束优化问题。该方法在保证学生模型与教师模型差异不超过预设阈值的前提下最大化任务奖励，避免了传统方法的参…详细
Meta AI研究院联合约翰斯·霍普金斯大学开发的RLHI技术，让AI能从真实用户对话中学习成长，而非依赖专家标注数据。该技术通过用户引导重写和个性化奖励系统，实现因材施教式的AI训练。实验显示个性化能力提升24.3%，…详细
威斯康星大学麦迪逊分校研究团队创建了首个AI训练数据清洗方法评估基准PrefCleanBench，系统比较了13种数据清洗技术。研究发现删除低质量数据比修正错误标签更有效，多模型投票方法表现最佳，最优数据删除比例为20-3…详细
当前的数字化转型浪潮中，IT预算的投向已成为企业领导层最核心的战略考量。对于CIO和CTO而言，最大的挑战并非采纳新技术，而是如何让技术投入不再仅仅是开支，而是能立即产生可量化的业务价值。…详细
10月23日，在第九届站点能源JDC论坛暨绿色网络峰会上，华为站点能源正式发布通信站点“光储错峰一体化”解决方案（以下简称“华为方案”），旨在通过智能调度光能、储能和电网电力，全面优化站点能源结构，打开ICT行…详细
威斯康星大学研究团队开发了LUMINA系统，专门检测AI在回答问题时的"撒谎"行为。该系统发现AI有时会忽视提供的参考资料，固执地依赖内部知识生成不准确回答。LUMINA通过监测AI对外部文档和内部知识的依赖程度来识别这…详细
这项由法国CentraleSupélec大学领导的研究通过严格控制的实验，系统比较了AI的推理训练与传统训练方式。研究发现推理训练在数学、开放式任务中效果显著，但需要70亿参数以上模型才能充分发挥优势，且成本增加明显。…详细
这项由OPPO等机构完成的研究首次建立了评估AI研究助手个性化能力的标准基准。研究团队构建了250个真实用户场景，开发了PQR三维评价框架，测试发现开源系统个性化能力更强，用户信息越详细AI表现越好，为推动AI从标准…详细
首尔大学团队首次构建了评估视觉语言模型个性化能力的综合基准MMPB，包含111个概念和超万个测试样本。研究发现即使先进AI模型在个性化任务上表现不佳，存在安全机制过度保守、视觉信息利用不足、长对话记忆丢失等问题…详细
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