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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在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。