9月4日， ABC SUMMIT 2018百度云智峰会在上海举行，百度与浪潮共同发布了本届大会的一款重量级产品——ABC一体机3.0

人工智能在快速发展，但企业却很难采用这种高度复杂的技术。

英特尔研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上联合发表的一篇论文，展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。

挪威奥斯陆大学联合国际团队开发出首个AI代码"指纹识别"系统CodeT5-Authorship，能以97.56%准确率识别C代码的AI生成来源。研究基于32000个代码样本训练，涵盖八大主流AI模型，在二元和多元识别任务中均表现卓越。该技术为学术诚信监督、代码安全评估和数字取证提供了重要工具，标志着AI内容溯源领域的重大突破。

近期，一些媒体在实际体验过夸克网盘电脑端的播放器和PDF阅读器功能后，认为它对学习效率的提升非常明显，很多独家功能跟电脑适配的非常丝滑。

这篇研究深入探讨了大语言模型在处理不同语言长文本时的位置偏差现象。研究团队分析了英语、俄语、德语、印地语和越南语五种语言，发现位置偏差主要由模型决定而非语言特性，Qwen模型偏好文本末尾位置信息，挑战了传统认为模型偏好早期信息的观点。研究还揭示明确告知模型正确上下文位置反而降低性能，而熵分析表明当正确信息位于模型偏好位置时，不确定性反而增加，为多语言AI应用提供了重要指导。

Google DeepMind 最近在《自然-医学（Nature Medicine）》期刊上发表研究报告显示，它迎来一项里程碑式的医疗成就，它的 AI 在诊断眼疾上与人类医生一样出色。

美国研究人员开发了一种人工智能算法，通过分析睡眠测试视频可识别快速眼动睡眠行为障碍 (RBD)。这种睡眠障碍被视为某些严重神经系统疾病的早期预警信号。研究团队表示，RBD 可能是帕金森病或痴呆症的早期征兆，影响全球约 8000 万人。该算法在 2D 摄像头记录的视频中实现了近 92% 的诊断准确率，有望提高 RBD 的诊断效率和准确性。

人民大学团队开发了Search-o1框架，让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索，并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中，该系统整体准确率达63.6%，在物理和生物领域甚至超越人类专家水平，为AI推理能力带来突破性提升。

9月4日， ABC SUMMIT 2018百度云智峰会在上海举行，百度与浪潮共同发布了本届大会的一款重量级产品——ABC一体机3.0，将浪潮领先的AI基础架构，与百度强大的人脸、语音、视频等通用AI和面向工业质检、金融风控等专用AI相融合……

这篇研究通过创新的"先描述后推理"方法，解决了视觉语言模型在学习推理过程中容易走捷径的问题。研究团队开发的Visionary-R1模型不依赖任何推理链标注数据，仅使用问题-答案对和强化学习，就实现了超越GPT-4o等商业模型的视觉推理能力，为AI推理能力的提升开辟了新途径。

英伟达今天推出了一款名为StormCast的人工智能模型，它可以帮助研究人员更准确地预测天气。

大模型在严肃医疗场景中迈出了从“知识记忆”向“临床推理”跃迁的关键一步。

法国地理院团队开发的MAESTRO模型通过创新的数据融合策略，成功解决了多源卫星数据协调难题。该模型如指挥家般智能编排不同类型地球观测数据，在树种识别和农作物分割等任务中显著提升准确率，为环境监测、农业生产和城市规划提供强有力技术支撑，展现了AI协调异构数据的巨大潜力。

这项研究提出了首个统一的可解释AI生成内容检测框架IVY-FAKE，能同时处理图像和视频。研究团队创建了一个包含15万多个带有详细注释样本的大型数据集，并开发了IVY-XDETECTOR模型，不仅能准确识别AI生成内容，还能用自然语言解释判断理由。实验表明，该模型在多个基准测试中显著超越现有方法，在检测准确率和解释能力上均达到了新高度，为打击虚假信息提供了有力工具。

ElevenLabs是一家刚刚完成1.8亿美元融资的人工智能初创公司，主要以其音频生成能力而闻名。该公司通过推出首个独立的语音转文本模型Scribe，迈出了另一个技术方向。该初创公司估值为33亿美元，已帮助许多其他公司提供语音转文本服务，利用其庞大的声音库。然而，该公司现在希望进入语音检测领域，与Gladia、Speechmatics、AssemblyAI、Deepgram和OpenAI的Whisper模型竞争。

ALPHAONE（α1）是伊利诺伊大学香槟分校和加州大学伯克利分校共同研发的通用框架，能在测试时灵活调节大型推理模型的思考速度。这一框架引入"α时刻"概念，在此之前通过随机过程动态安排慢思考转换，之后则确定性地终止慢思考并促进快速推理。与现有方法相比，α1在数学、编码和科学推理基准测试上取得显著提升，平均准确率提高4.65%-6.15%，同时保持更高效率。研究发现模型先慢后快的思考模式效果最佳，这与人类常见的思考模式不同，为AI推理设计提供了新见解。

中科院大学等机构联合开发的MachineLearningLM突破了大语言模型在数据分析方面的局限。该系统通过300万个合成任务的训练，能够在看到数百个例子后自动掌握各种数据预测规律。测试显示，它在金融、医疗等领域的分析准确率显著超越传统模型，同时保持了优秀的语言理解能力，为实现真正的通用人工智能分析系统开辟了新路径。

德州仪器 (TI)推出了全新的集成式汽车芯片，能够帮助各个价位车辆的驾乘人员，实现更安全、更具沉浸感的驾驶体验。

浙江大学团队开发的Cooper框架实现了AI训练中的"教学相长"，通过同步优化策略模型和奖励模型，成功解决了传统训练中的奖励黑客攻击问题。该框架让AI老师和学生同步成长，在数学推理任务上实现了显著性能提升，为构建更稳定可靠的AI系统开辟了新路径。