2016年,“中国制造2025”巨轮起航,“互联网+”大潮涌动,“新经济”大幕拉开,IT技术飞速发展促发了全行业的创新,这要求IT从业者需要具备最敏锐的洞察、最新的思维、最专业的知识技能和最开阔的眼界。
在去年的微软技术大会上,微软就向我们展示了智能云Azure、语义理解智能服务LUIS、用于数据可视化处理的NUIGraph工具、微软小冰和小娜在人工智能方面的最新进展,以及可以智能分辨出视频画面对象的语义分割技术等一系列令我们眼界大开的成果,引起了不同行业、不同领域企业的广泛关注。
今年,数字化能量持续蓄力,一触即发。11月30日,2016微软技术大会也将全新开启,齐聚10000多位参会者、120多位专家讲师、1000多家企业、100多家媒体和20多个合作伙伴,精心准备了100多场专业技术课程、30多场动手体验实验室以及10多位专家面对面的机会,现场仍然是大咖云集,满满黑科技。
无法亲临现场体验?今年,足不出户大会干货同样一览无余。集齐7位大咖在线演讲直播专场,同样可以假装在现场!
马上戳直播链接并收藏,坐等观看一场“黑科技大趴”,与全球顶级技术专家探讨最前沿的数字技术,与微软一同领略数字化的无限潜力。
直播链接:https://www.microsoft.com/china/ignite/2016/?Source=6
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谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
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