在6月29日上午举办的2022(第五届)GIS软件技术大会主题大会上，超图发布了全新的产品——SuperMap GIS 11i(2022)。

面向未来，随着新基建的不断提速，和数字化转型的不断深入，算力呈现怎样的趋势？算力技术自身又有哪些让人惊喜的创新？算力融合将在哪些场景创造更大价值？

Meta研究团队发明了一种革命性的"三人舞"注意力机制，突破了传统AI只能处理两元关系的局限。这种新方法让AI能够同时分析三个元素间的复杂关系，在数学推理、编程和逻辑分析等任务上表现显著提升。更重要的是，新方法改变了AI的学习规律，能够用更少的数据获得更好的效果，为数据稀缺时代的AI发展指明了新方向。

Oracle 正式发布 Java 22，这是备受欢迎的编程语言和开发平台推出的全新版本。Java 22 (Oracle JDK 22) 在性能、稳定性和安全性方面进行了数千种改进。

金融行业面临着比之前更加严峻的DDoS攻击，因此金融企业需要更加关注攻击的频率和流量带来的威胁，构建稳固的安全防线，才能确保金融服务行业的稳步前行。

DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计，仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型，挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术，大幅提升内存效率和计算性能，为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。

这篇来自韩国科学技术院（KAIST）的研究介绍了ReFoCUS，一种创新的视频理解方法。不同于传统视频AI模型使用固定的帧采样策略，ReFoCUS通过强化学习教会模型选择最相关的视频帧来回答特定问题。研究团队巧妙地将策略优化从输出文本转向输入视觉层面，让AI能够像人类一样识别关键视觉证据。实验结果表明，这种方法在多个视频问答基准测试中显著提升了性能，特别是在处理复杂的长视频内容时。ReFoCUS代表了视频AI的一个重要范式转变，未来有望应用于更智能的视频内容理解系统。

想象一下，传统的AI评判系统就像是一位只会给出"好"或"不好"评分的艺术评审，而不告诉你为什么这样评价。而这项新研究开发的系统则像是一位能够清晰解释每个评分背后详细思考过程的资深艺术鉴赏家，不仅能告诉你哪个作品更好，还能一步步分析为什么这样认为。

希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。

《离散马尔可夫桥》研究提出了一种新型离散数据表示学习框架，克服了传统离散扩散模型使用固定转移矩阵的局限。该框架包含矩阵学习和分数学习两个核心组件，能够自适应学习转移率矩阵并有效重建原始数据分布。理论分析证明了其有效性和收敛性，而在Text8和CIFAR-10数据集上的实验展示了其优越性能，证明了这一方法作为离散表示学习统一框架的潜力。

韩国成均馆大学联合美国Rembrand公司开发的iLRM系统成功破解了3D重建技术的效率难题。该系统采用迭代优化策略，将复杂的一步式重建转变为逐步精雕细琢的过程，同时通过解耦设计和分批处理技术，实现了2-3倍的速度提升和显著的质量改善。这项突破为虚拟现实、电商展示、房地产等领域的3D应用普及奠定了技术基础，有望推动3D内容创作的民主化发展。

这项由耶鲁大学联合纽约大学和艾伦人工智能研究所完成的研究，首次构建了专门针对科学文献任务的AI评估平台SciArena。通过收集超过13000张来自102位真实科学家的投票，研究揭示了当前AI助手在科学文献理解方面的真实水平，同时指出了AI自动评估系统的显著局限性，为科学研究领域的AI应用提供了重要参考。

INCYMO.AI 推出了一个革新性的 AI 驱动创意平台，专注于移动游戏广告制作。该平台基于 10 万多个市场验证广告的数据分析，通过 AI 技术为游戏营销人员提供创意构思和广告生成服务。在创意疲劳、用户获取成本上升和隐私限制的当前环境下，该平台为游戏营销开辟了一条数据驱动的全新道路。

这项研究探究大语言模型从真实文本中推断因果关系的能力，创建了首个真实世界基准数据集ReCAST。研究发现，即使最先进模型在此任务上表现也不佳，最高F1分数仅为0.477。模型尤其难以处理隐含因果关系、区分关键因素与背景信息，以及整合长文本中分散的信息。这揭示了当前语言模型在真实世界因果推理方面的重大局限，为未来研究指明了方向。

俄罗斯Sber AI团队开发出NABLA算法，通过邻域自适应块级注意力机制实现AI视频生成2.7倍加速。该算法采用三步优化：降维侦察、智能筛选和精确映射，动态识别重要注意力区域，在保持视频质量的同时大幅减少计算开销，为高效AI视频生成提供新解决方案。

MiniCPM-V 4.5是由清华大学等机构开发的高效多模态AI模型，仅用80亿参数就超越了720亿参数的竞争对手。该模型创新性地采用统一3D重采样器，视频处理效率提升12-24倍；首创文档直接学习方法，无需外部解析工具；实现双模式推理，既能快速回应又能深度思考。在多项基准测试中表现优异，显著降低了AI技术门槛。

清华大学研究团队提出StateX技术，通过"记忆扩容"方式解决RNN模型记忆有限问题。该技术采用后训练改造策略，无需从头训练即可显著提升AI的长文本处理和信息记忆能力。实验显示，改造后的模型在记忆密集型任务上提升3.36%，"大海捞针"测试准确率从26%提升至42%，为AI模型优化提供了经济高效的新路径。

在百度看来，区块链正在迎来稳步发展的阶段，产业落地将是最重要的课题之一。为此，百度去年基于百度智能云的ABC+Blockchain的技术栈，融合了AI、云计算、大数据、5G等技术底座，正式推出了区块链产业化平台——天链。

南洋理工大学研究团队开发的NVG技术革新了AI图像生成方式，让AI学会像画家一样分层创作。该技术将图像分解为9个粒度层次，从整体构图到精细细节逐步生成，不仅提高了图像质量，还提供了前所未有的结构控制能力。在多项评测中NVG均优于现有方法，仅需9步即可生成高质量图像，为数字艺术创作和AI可控生成开辟了新路径。

清华大学团队开发的USER系统实现了机器人在现实世界中的直接学习，无需仿真训练。该系统统一管理异构机器人资源，采用云边协作和异步学习框架，学习效率提升4-5倍。在五个操作任务中表现出色，支持多种算法和大型视觉语言模型，为智能机器人实用化奠定基础。