共谋高质量融通合作，共商长三角协同发展。2021年长三角数字化转型大会暨江苏省企业信息化协会年度大会3月24日在苏州相城盛大开启！

德克萨斯大学Austin分校的研究团队提出了RIPT-VLA，一种创新的视觉-语言-动作模型后训练范式。该方法通过让AI模型与环境互动并仅接收简单的成功/失败反馈来学习，无需复杂的奖励函数或价值模型。实验证明，RIPT-VLA能显著提升现有模型性能，在轻量级QueST模型上平均提升21.2%，将大型OpenVLA-OFT模型推至97.5%的前所未有成功率。最令人惊叹的是，仅用一个示范样本，它就能将几乎不可用的模型在15次迭代内从4%提升至97%的成功率，展现出卓越的数据效率和适应能力。

这项研究提出了KronSAE，一种新型稀疏自编码器架构，通过克罗内克积分解显著降低了训练成本。研究者引入了模拟二进制AND操作的mAND激活函数，在减少参数量的同时提高了重建质量和特征可解释性。实验证明，KronSAE在各种语言模型上都能降低特征吸收，提供更清晰的语义表示。该方法为理解大型语言模型内部机制提供了计算效率更高的工具，为AI系统透明度和可控性研究开辟了新途径。

Linux基金会运营副主席Phil Robb在“开源网络图景”主题演讲中提到，我们现在已经意识到当一个行业想要去发展一种技术，想要进行一些重大的变革，这就意味着我们需要大量可持续性的软件，我们需要去构建一个平台。

在大模型的加持下，人形机器人在实际场景中有了更强的鲁棒性和适应性。

在大模型的加持下，人形机器人在实际场景中有了更强的鲁棒性和适应性。

阿联酋人工智能大学研究团队开发出创新方法，让GPT-3.5等大型语言模型学会像专业事实核查员一样评估新闻媒体。通过模仿专家标准设计问题体系，该方法在政治偏向预测上达到93.5%准确率，在事实准确性预测上达到80.6%准确率，为媒体素养教育和信息筛选提供了新工具。

11月25日-27日，美丽的太湖之滨浙江湖州，帆软第四届智数大会成功举办。

Skoltech等机构联合开发了首个多语言"常青问题"识别系统EverGreenQA，能准确区分问题答案的时效性。研究创建了包含7种语言4757个问题的数据集，训练的EG-E5分类器准确率达90.6%，超越现有大型语言模型。该技术可改善AI自我认知、优化数据集质量，并能预测GPT-4o的检索行为，为构建更可信的AI问答系统提供重要突破。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

2022年12月15日，由数商传媒《数字商业时代》举办的2022年度“智造中国高峰论坛”以在线直播的方式召开。

MIT与Adobe Research联合开发的STEMPHONIC系统突破了音乐AI生成的技术瓶颈，能够同时生成多种乐器音轨并保持完美同步，效率比传统方法提升25-50%。该系统通过创新的"音轨分组"和"噪声共享"技术，让AI学会了乐队协作思维，支持自然语言控制和精细的时间控制功能，为专业音乐制作和普通创作者都提供了强大的音乐创作工具。

作为操作系统领域的后起新秀，openEuler 社区从创立伊始就将自身定位为「数字基础设施的坚实底座」，希望通过创新的技术方案解决各行各业的数字化转型痛点、满足企业需求。

中央政治局会议召开，释放多项利好信号

强化学习存在推理效率问题，阿里千问团队发明推理二八法则，解决AI选择困难症

瑞士和德国研究团队通过创建GitChameleon测试平台，发现当前最先进的AI编程助手在处理特定版本代码库时成功率仅48-51%。研究揭示了AI系统的"版本困惑症"问题，即难以准确区分不同版本库的用法差异。通过自我调试和文档检索等方法可显著改善AI表现，为未来开发更可靠的版本感知AI编程助手提供了重要参考。

汇聚全球5000多位商业、技术领导人，以及IBM行业客户、合作伙伴的IBM THINK大会，两周前在美国波士顿结束。

想象一下，你正在使用一个智能助手，希望它能根据你的文字描述找到相似的图片，或者通过一张图片找到相关的文本信息。这就像是你在和一个不懂你语言的人沟通，你们之间存在着一道"模态屏障"。为了让计算机理解并连接不同类型的信息（如图像和文本），研究人员需要开发能够将这些不同类型数据转化为通用"语言"的方法。

美国北达科他州政府在数据、自动化与AI应用领域一直具有超前思维。

新加坡国立大学等机构首次构建包含128万张图像的东南亚文化视觉数据集SEA-VL，解决AI系统文化认知偏见问题。研究采用人工众包、自动筛选、AI生成三种方法收集数据，发现自动筛选效率最高且质量可靠，而AI生成图像质量较差。该数据集覆盖东南亚全部11国文化元素，将为开发更公平包容的AI系统提供重要基础。