随着企业规模的拓展，企业总部与分支机构间的信息沟通却变得越来越有难度。一线城市之间的网络传输质量还可以保障，但二、三线城市或边远郊区的网络传输就不容乐观了,有什么解决方案？还得用4G！但是要再加一个“小盒子”思杰的NetScaler SD-WAN。

Meta公司研究团队开发的Dynadiff技术实现了单阶段从脑部fMRI信号直接解码图像的突破，解决了现有方法复杂多阶段和忽略时间维度的问题。通过创新的"大脑模块"设计和扩散模型整合，Dynadiff在高级语义图像重建方面超越现有技术，同时能精确追踪大脑中图像表征的时间演变。研究表明，大脑中的神经模式随时间持续变化，允许连续图像的同时解码，为时间分辨率大脑解码开辟了新方向，但仍面临数据需求高和跨受试者泛化能力有限等挑战。

这项研究提出了"交织式推理"方法，通过强化学习训练大语言模型在复杂推理过程中穿插输出中间答案。与传统的"先思考后回答"模式不同，这种方式让模型像人类一样边思考边给出阶段性结论，不仅将首词响应时间平均减少80%以上，还在某些任务上将准确率提升高达19.3%。研究表明，模型本身就具备交织推理的潜力，通过适当的奖励机制可以显著增强这一能力，并泛化到未见过的复杂推理任务中。

Muddit是一种创新的统一生成框架，它使用离散扩散技术同时处理文本和图像生成。由北京大学等机构联合开发，该模型整合了预训练文生图模型的强大视觉先验，使其能高效并行地处理多模态内容。尽管仅有1B参数，Muddit在GenEval、MS-COCO和VQAv2等多项基准测试中表现卓越，推理速度比主流模型快4-11倍。其核心创新在于采用单一架构处理跨模态任务，证明了离散扩散方法在统一多模态生成中的巨大潜力。

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作为传统“科技秀”，IBM每年发布的“5in5”年度预测（未来五年五大创新趋势发布）已经成为展现IBM远见的一个重要窗口。今年这个窗口传递的关键词之一是——科技向善。

新加坡南洋理工大学联合多个国际研究机构开发出突破性AI系统Ego-R1，首次实现对一周超长视频的智能理解和推理。该系统采用独创的"工具链思维"方法，让AI像侦探一样使用不同工具分步解决问题，在44.3小时视频理解任务中达到46%准确率，显著超越现有技术，为未来个人AI助手的发展开辟新道路。

在日常生活中，我们解决问题时从不会单纯地使用一种思考方式。比如在做数学题时，我们可能先用空间想象来理解几何图形，然后转换到逻辑推理来寻找关键关系，接着又跳转到发散思维去探索不同的解题路径，最后用精确计算来验证答案。这种自然的认知灵活性让人类能够应对各种复杂挑战，但现有的AI系统却缺乏这种能力。

ByteDance团队开发的Mini-o3系统通过深度多轮推理突破了传统AI视觉理解的局限。该系统能像人类侦探般进行几十轮的视觉探索，在困难的视觉搜索任务上准确率达48%，相比现有模型提升显著。核心创新包括挑战性的Visual Probe数据集、多样化推理策略训练和突破性的过轮掩码技术，实现了测试时思考轮数的自然扩展。

Flatiron研究院团队探索了在压缩的"潜在空间"中进行物理模拟的新方法，发现即使压缩1000倍，AI模型仍能准确预测复杂物理现象如流体流动和湍流。研究对比了扩散模型和神经求解器两种方法，发现扩散模型不仅更准确，还能处理系统的不确定性。这项技术将物理模拟速度提升数十倍，为天气预报、工程设计等领域带来革命性改进。

在已经过去的2018，公有云为我们留下了一些什么，在正向我们走来的2019，云应用有会出现哪些变化，让我们通过2018年的评测与调研来进行一次回顾与展望吧。

华为技术团队发布突破性研究，首次系统阐述如何通过强化学习训练AI研究助手。研究涵盖数据合成、训练方法、系统框架、协作机制和评估标准五大核心领域，提出从"模仿学习"向"探索学习"的范式转变，让AI具备类似人类研究员的多步骤推理、工具使用和知识综合能力，为AI研究助手的实用化部署提供完整技术路径。

“2019华为智能计算大会·上海”在2019世界人工智能大会（WAIC）期间隆重举行。在会议中，华为与各行业客户及合作伙伴共同分享了计算产业的发展趋势、探讨鲲鹏计算生态以及华为智能计算、华为云行业应用的实践。

全新 Blackwell GPU、NVLink 和可靠性技术赋能万亿参数规模的 AI 模型 全新 Tensor Core 与 TensorRT- LLM 编译器将 LLM 推理运行成本和能耗降低多达 25 倍 全新加速器助推数据处理、工程模拟、电子设计自动化、计算机辅助药物设计和量子计算领域实现突破 各大云提供商、服务器制造商和头部 AI 企业纷纷采用

明尼苏达大学研究团队提出了一种创新方法，通过回合级信誉分配显著提升大语言模型(LLM)智能体的多回合推理能力。传统方法只对整个过程进行评价，而他们的MT-GRPO算法能够精确评估每个决策步骤的价值，就像为每一步提供具体反馈。在维基百科搜索工具使用场景中，该方法实现了100%的工具执行成功率和50%的答案精确匹配率，远超传统方法。这一突破不仅提高了AI在多步骤任务中的表现，也为开发更复杂的AI系统提供了重要思路。

5年前，围棋赛事的人机PK，引发了人们对AI等新技术的未来想象。而5年后，乒乓球赛事的人机合作，已成为人们将新技术融入社会的真实影像。

上世纪末，流媒体直播技术兴起以来，伴随着网络基础设施的发展脚步，直播也同频共振般地起势。

Nebius AI研究团队成功开发出基于强化学习的软件工程智能体，能够像经验丰富的程序员一样独立调试代码。该智能体基于Qwen2.5-72B模型训练，通过两阶段策略将SWE-bench Verified基准测试成功率从20%提升至39%，可处理长达13万令牌的复杂交互，在真实GitHub项目中进行多轮调试。研究证明开源模型通过精心设计的强化学习训练策略，无需依赖昂贵专有模型即可达到世界领先性能，为AI编程助手的实用化和普及奠定了重要技术基础。

香港大学与阿里巴巴达摩院合作开发的LayerFlow是一种突破性的层级视频生成技术，能同时生成透明前景、完整背景和混合场景视频。该技术通过创新的框架设计将不同视频层级作为子片段连接，并引入层级嵌入使模型区分各层级。面对高质量训练数据稀缺的挑战，研究团队设计了三阶段训练策略，结合Motion LoRA和Content LoRA，实现了图像和视频数据的联合训练。LayerFlow不仅支持多层视频生成，还能实现视频分解和条件层生成，为视频创作领域带来革命性变革。

5年前，围棋赛事的人机PK，引发了人们对AI等新技术的未来想象。而5年后，乒乓球赛事的人机合作，已成为人们将新技术融入社会的真实影像。