这项研究开发了首个轻量级物理推理评估框架，测试四种主流视觉语言模型在抛射运动、碰撞动力学、力学和流体动力学四个领域的表现。结果显示中等规模的Qwen2.5-VL-7B意外击败最大模型获得最高分0.815，揭示了当前AI模型更擅长公式应用而非真正物理理解的局限性。研究为科学推理评估提供了可复制的工具，并指出概念性错误是主要问题，为未来AI发展指明方向。

布尔诺工业大学研究团队开发了DeCRED方法，通过在语音识别系统解码器中添加辅助监督，显著提升了系统在未知领域的泛化能力。该方法将域外测试错误率从18.2%降至16.2%，仅用1.72亿参数就达到了接近大型模型的性能。

上周末，DeepMind 在《科学（Science）》期刊上发表了一篇通用强化学习算法论文，论文描述了 AlphaZero 如何快速学习三种棋类游戏成为史上最强的棋手。

根据基准测试，MySQL HeatWave 的性价比 Amazon Redshift 高 7 倍，比 Snowflake 高 10 倍，比 Redshift ML 高 25 倍；吞吐量比 Aurora 高 10 倍

斯坦福大学研究团队开发了KL-tracing方法，能让视频生成AI模型在无需专门训练的情况下进行精确物体追踪。该方法通过在视频帧中添加微小追踪标记，利用模型的物理理解能力预测物体运动轨迹。在真实场景测试中，相比传统方法性能提升16.6%，展现了大型生成模型在计算机视觉任务中的潜力。

中科院团队提出SRFT新方法，通过同时进行监督学习和强化学习，并使用熵感知机制动态平衡两种训练方式，让AI在数学推理任务中取得显著提升，准确率达59.1%，为AI训练提供了新的有效范式。

Achronix半导体公司宣布：推出创新性的、全新的FPGA系列产品，以满足人工智能/机器学习（AI/ML）和高带宽数据加速应用日益增长的需求。

CES年度大秀即将拉下帷幕。如果说这场秀是人类科技文明发展的一个缩影，那么在这段历程中，一些“有趣的灵魂”应该被记录，就像在CES2019上出现的这些稀奇古怪的“小”玩意。

FastMesh是新加坡南洋理工大学开发的革命性3D网格生成技术，通过分离处理顶点和面片，将传统方法的标记数量减少到23%，实现8倍速度提升。该技术采用自回归模型生成顶点，用双向变换器构建面片，并配备保真度增强器优化细节质量。在标准测试中表现优异，生成1000顶点模型仅需7秒，为游戏、影视、VR等行业提供了高效的3D内容创作解决方案。

今天，首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会在北京举办，百度展示了PaddlePaddle全景图，并发布了11项新特性及服务。

Essential AI团队通过系统研究发现，大语言模型的反思能力在预训练阶段就开始萌芽，而非传统认为的仅在强化学习后出现。研究团队对OLMo-2等模型的240个检查点进行测试，发现简单的"Wait,"触发词就能激发模型识别和纠正推理错误的能力。这种反思能力随预训练规模增长而提升，在数学、编程、逻辑推理等六个领域都有体现，为AI系统的高效开发提供了新思路。

阿里达摩院推出RynnEC，这是一个专为机器人设计的视频理解AI模型。它能让机器人像人类一样理解物理空间，准确识别物体位置、判断距离关系，甚至预测行动后果。该技术在认知测试中超越现有AI模型10.7个百分点，并提供轻量版本便于实际部署，为未来智能机器人的普及铺平道路。

在很多人眼里，人工智能就是人脸识别、语音交互、人机协同。但在天云大数据CEO雷涛看来，以上这些都只是应用场景，并非AI的核心。他认为， AI的核心支撑技术是围绕机器学习构建的技术框架。而这也是人工智能门槛最高的地方。

直面问题,是华为一向的风格。在“华为伙伴暨开发者大会2022”的主题演讲中,华为轮值董事长胡厚崑以合作伙伴关心的这些问题来开场。

ReSurgSAM2是新加坡国立大学团队开发的两阶段手术视频分割系统，允许外科医生通过文本指令精准识别和追踪手术器械与组织。这项创新利用SAM2模型为基础，添加了跨模态空间-时间Mamba、可靠初始帧选择和多样性驱动长期记忆机制，解决了现有技术在长时间追踪和实时性能方面的局限。实验表明，该系统在准确性上显著超越现有方法，同时保持61.2 FPS的实时处理能力，为手术认知辅助、教育和导航提供了强大工具。

日前，由上讯信息与中桥咨询联合打造的国内首部《中国CDM技术及市场应用白皮书》（以下简称“《白皮书》”）正式发布。

随着容器及应用数量的增加，其管理复杂性也在随之增长。正是看到容器技术的发展前景和目前的困境，IBM推出了容器化的解决方案 Cloud Paks。

在这个芯片算力飞速增长的时代，网络产品的性能比拼，似乎已经卷到头了……

我们生活在一个勒索软件几乎已经成为家喻户晓的时代。复杂的勒索软件攻击除了驻留在生产中的数据外，还越来越多地针对备份数据，使组织的最后一道防线陷入困境。

由于3D内容创作在AR/VR、游戏和电影行业中的广泛应用，它已经引起了显著的关注。随着扩散模型的发展和大规模3D对象数据集的建立，最近三代3D基础生成通过微调的文本到图像（T2I）扩散模型以及从头开始训练大型重建模型得到了广泛的探索，引领了3D资产创建进入新时代。