软件工程专业的扩招是好事吗？此事传出后，除了人数和学费这些软件工程专业扩招本身涵盖的基本信息外，大家谈论和担忧最多的便是该专业未来的教学质量和就业前景。据介绍，太原理工大学软件学院成立于

以比特为核心的计算，取代以数据类型为核心的计算传统的基于反量化的计算，实际上是以数据类型为核心的计算，这种方式需要对每一种不同的数据类型单独定制。每种激活和权重的位宽组合，如

万高清图像解析”进行能力迁移和知识共享，无缝拓展至多图场景和视频场景，并将这三种视觉理解场景统一形式化为图文交替的语义建模问题，共享底层视觉表示机制，实现相比同类型模型，视觉

仍然面临诸多争议，例如使用受版权保护的数据进行训练、要求员工签署限制性保密协议以及明里暗里地排挤安全研究团队等等。从这些角度来看，放缓产品发布周期可能会带来有益的影响，包括驳斥技术界关于

检查开发与生产偏差 在传统机器学习流程中存在的一个普遍问题是训练与服务之间的偏差。这种情况通常发生在模型训练时使用的数据与模型在实际应用中遇到的数据不一致时。尽管我们可以无需训练或微调就能够使用

年，佳能珠海中国关厂裁员就已经因为高赔偿金而广受关注。当时给出的补偿方案包括经济补偿金、特别慰劳金、就业支援金、感怀铭记奖金以及春节慰问金等五大部分。曾有员工透露，在工厂决定关停前，自己月工资为

外包真的越便宜越好吗？ 如此看，会不会有更多印度开发者被价格更低的越南开发者取代呢？用人成本真的是越低就越好吗，大体量雇佣低成本外包员工的背后有什么隐患？Thoughtworks

芯片带来的生存威胁，这些芯片的电池寿命比英特尔更长。事实上，让英特尔如此难受的主要原因之一是其芯片代工业务的大幅收缩。英特尔面临的主要挑战是其芯片制造工艺落后于台湾台积电，后者的客户包括

多个国家被豁免近年来，《外国直接产品规则》一直被用来限制中国科技巨头华为在海外的芯片生产活动。华为在与美国的限制作斗争后进行了自我革新，现在已成为中国先进芯片生产和研发领域的核心企业。该规则还于

上海站上，带来题为《电商大模型及搜索应用实践》的精彩演讲。此外，大会还将涉及更多关于大模型在搜索、广告、推荐领域的探索等热门话题。感兴趣的朋友，不妨点击原文链接，查看大会的详细日程安排，期待与您在

亿美元的回报仍然是个相当离谱的薪酬方案。但马斯克有他的大事要做，所以他主导的董事会愿意牺牲掉特斯拉的利益，拿出更多资本哄这位时代的骄子开心。不过按照同样的市值逻辑来判断，我们似乎也可以用

Agent，我认为这还挺令人兴奋的，因为我们可以认为游戏本身就是一个小的世界模型（围棋最小，现实世界最大，游戏介于两者之间），那在游戏规则下，我们实际上可以充分验证其环境和奖励是否能很好地刺激

集体的内部状态快照，包括所有等级之间已完成和待完成的数据传输。有时，硬件问题可能会导致出现仍然运行但速度缓慢的“拖后腿者”，还很难被检测出来。而即使只有一个“拖后腿者”也可能减慢成千上万个其他

倍。并且，智谱自研了一个端到端视频理解模型，用于为海量的视频数据生成详细的、贴合内容的描述，这样可以增强模型的文本理解和指令遵循能力，使得生成的视频更符合用户的输入，能够理解超长复杂

支持的视觉内容处理。这些模型还针对每项运动进行了训练，训练素材均检索自庞大的奥运会体育视频归档。作为奥运会入残奥会的官方无线通信与计算设备合作伙伴，三星将在塞纳河上举行的历史性形式上，为各国船只配备

技术内置了对自己功能的智能化理解，这些理解通过互联网联系起来，最终引发人类生活方式的全面变革。最后，由高度智慧的个体进行群体协作，会“涌现”什么，长期变化更是值得探索。当前已有的

thing?”（AlphaProof，一种用于形式化数学推理的强化学习系统）的结果：对此，有网友评价道，“很酷，但我认为响应速度和动画必须比这更好！”还有网友表示，“到目前为止，Perplexity

精彩议题一： 如果你想了解构建智能体中需要考虑哪些组件？当下的智能体构建还存在哪些问题？以及智能体的未来发展会是什么样？那么，微软亚洲研究院高级研究员宋恺涛的主题分享《The

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哪些岗位薪资高？这些岗位有什么要求？九成开发者日常都在持续学习，其中六成属于付费学习，无论是轻学习还是严肃学习，社区平台都是你的好选择MySQL、Redis、Kafka......

说道。这种构建产品方式的本质是尝试围绕新的软件生产方式调整开发人员工具和流程。当前，不断来回引导大模型做开发者真正想做的事情、缺乏处理部署等能力是这种开发方式的新瓶颈。“实际上，我认为即使

的向量检索功能快速定位所需信息。举个例子，用户可以通过关键词或图片本身进行搜索，系统则能在庞大的数据集中迅速找到匹配项，并返回相关数据的源信息，进而从对象存储中加载出具体的视频或图片文件。

数字员工升级：发布全新“零样本”技术、超千亿大模型基座 据小冰公司官方消息，小冰开启数字人自由新时代，实现“零样本”学习、极速定制。新版小冰数字人加入了零样本数字人技术（Zero-shot

token 你实际需要向代理发送多少上下文？不管你之前的假设是怎样的，现在都要重新思考并挑战这个假设。你得像米开朗基罗一样，不是堆砌起来那座上下文雕塑，而是凿掉多余的材料，直到雕塑显露出来。RAG

解决方案（因此带来了严重的延迟），而不是使用现有解决方案；或者需求管理功能仅支持创建和查看数据（甚至不支持更新或删除）；这些只是近年来的几个例子。从这两方面的叙述来看，GitLab

全球人工智能开发与应用大会将在上海举办。来自字节跳动、华为、阿里巴巴、微软亚洲研究院、智源研究院、上海人工智能实验室、蔚来汽车、小红书、零一万物等头部企业及研究机构的

GPT4-Turbo、Cluade3.5-Sonnet、Mistral-Large、Zhipu-GLM4、Moonshot-v1、Yi-Large、Qwen2-70B、Deepseek-V2

基础流程存在许多需要优化的问题，包括检索文档内容解析错误、边缘案例处理不当、解析速度慢、知识库更新耗时长、机械分块丢失语义信息、目标检索内容召回不全、召回结果排序困难、答案生成存在遗漏等。在今年

公司董事会及管理层也在评估后续该如何收场，信中表示随着情况的发展，他们将进一步向股东通报最新情况。信中说，“与大家一样，我们对这些事件同样感到震惊、愤怒、悲伤，也感觉到相当沮丧。”Stanojev

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支持按需加载机制，即只有在接收到特定域名的请求时才加载该域名下的路由配置。在配置了大量域名的环境下，这种策略只加载活跃的路由配置，显著减少了网关的内存使用。关于第二个问题，浏览器在

表示，目前视频理解的主流方法使模型失去了时间感知能力，无法准确地将视频帧与精确的时间戳关联起来。因此，模型缺乏时间定位、时间戳检测和总结关键时刻的能力。为了解决这些问题，团队提出了

Fellow）：本书全面梳理了高效模型压缩和模型设计的方法论，结构逻辑清晰，内容紧跟前沿。书中提供的系统性的方法论总结和前沿性的知识介绍能为该领域的科研工作者提供许多启示。王云鹤

表示，即使是其较小版本，在特定领域的应用中也常常超越较大的通用模型，从而有可能加速整个半导体价值链的创新并降低成本。并且，它也为那些打造适合自身的专有模型的芯片公司提供了一个有价值的基座。随着

芯片。也就是说，英伟达的现有客户有一天可能会成为其最大的竞争对手。黄仁勋也在前不久的股东大会上谈到了竞争威胁，但没有特别点名任何竞争对手。在回答股东问题时，他说英伟达的策略是制造“总拥有成本最低”的

对于其安全性开发的承诺持续受到了公众的审视。尽管公司已经做出了安全保障的承诺，但近期安全团队的领导和一位关键研究人员的离职，引发了人们的担忧：OpenAI

相当。两个模型生成的文字较长，有兴趣的朋友可以点击查看：http://llmc.s3-us-west-2.amazonaws.com/html/gpt2_vs_llmc30kedu.html

技术快速进步并保持行业领先地位的更广泛愿景。目前，马斯克的“计算超级工厂”项目正在等待孟菲斯谢尔比县经济发展增长引擎（EDGE）、田纳西河谷管理局和政府部门的批准。公用事业公司

层的接受度也将逐步提升。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.04620v1内容推荐AIGC技术正以惊人的速度重塑着创新的边界，InfoQ

结束语“技术人的价值是通过产品体现的，而产品的价值是通过对用户的理解体现的。”资深人士王珂表示，在一家公司里，技术、产品和用户三者之间往往存在各种脱节，最主要的体现是对价值理解的不一致。一个好的

FunAudioLLM，这是一个旨在增强人与大型语言模型（LLMs）之间自然语音交互的框架，代表了语音处理领域的最新进展。这一框架的核心是两个创新模型：SenseVoice

而生的数据。作为一间合资公司的总经理，我也管理着公司，当公司试图利用智能机器的能力优化公司的客户服务时，我们也以为已经积累了很多服务数据，可以很方便的实现服务的智能化了吧？但当你尝试将

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企业工作。她的工作是连续几个小时观看司机驾驶的镜头，寻找一切可能代表注意力不集中的视觉证据，类似“打瞌睡”的情况。这有助于制造商根据司机的面部表情和眼球运动开发“车内行为监控系统”。而这份每周工作

等业界热点问题表达了自己的看法。李彦宏认为，开源其实是一种智商税。“当你理性地去想，大模型能够带来什么价值，以什么样的成本带来价值的时候，就会发现，你永远应该选择闭源模型。今天无论是

等封装起来给大家提供服务。在大规模集群推理层面，特别是在缓存层面上，原来是有一部分无效缓存，但如果我们把顺序稍微调整一下，就可以做到缓存的极致利用，把模型的显存占用降到最低。这个云平台也集成了我们