香港大学团队首次发现AI事实核查系统的重大安全漏洞，开发出名为Fact2Fiction的攻击方法，能够系统性欺骗最先进的事实核查系统。研究显示即使投入极少量精心制作的虚假证据，就能让AI系统40-60%的时间得出错误结论，成功率比现有攻击方法高出8.9-21.2%。该研究揭示了AI系统透明度设计的双刃剑效应，为开发更安全可靠的下一代系统提供重要启示。

爱丁堡大学研究团队发现现有视觉语言模型难以准确预测现实世界变化，创新性地提出"师傅带徒弟"训练策略。通过让擅长反向推理的动态模型指导世界模型学习，在多个真实场景测试中超越专业图像编辑模型15%。该方法包括合成数据生成和推理时验证两种策略，为人工智能理解物理世界变化提供新思路。

韩国UNIST团队开发出全球首个能同时理解视觉、听觉和文字信息的情感AI系统，不仅能听懂对话内容，还能感知用户的真实情绪状态并用合适的语调回应。该系统基于包含31000句真实对话的MSenC数据集训练，在情感适宜性、对话自然性等方面显著优于现有技术，为人机交互带来革命性改变。

去年在疫情的影响之下，出现了大量居家、移动、分散和远程办公的工作场景，这给企业的办公和员工传统的坐班式工作模式带来了很大的挑战。

微软研究院推出革命性提示词语言POML：普通开发者也能轻松驾驭大模型

围绕人工智能和数据要素协同发展与创新，我们邀请新华三集团数字中国研究院副院长全鑫展开深度对话。

富卫集团（FWD）首席数字技术与运营官，分享了这家泛亚保险巨头如何推动变革并将技术置于服务的核心位置。

清华大学团队推出AnyCap项目，通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准，能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕，在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力，为AI内容创作的个性化发展奠定基础。

2023年会是3D数字人的元年，数字人在这一年将真正跨越2D时代。

剑桥大学研究团队创建了史上最难的AI视觉测试ZeroBench，包含100道精心设计的视觉推理题目。在这项测试中，包括GPT-4o、Claude、Gemini在内的20个全球最先进AI模型全部得了0分，暴露了当前AI在基础视觉理解上的严重缺陷。研究发现AI主要在计数、空间推理等基础任务上失败，而非逻辑推理能力不足。

2023年会是3D数字人的元年，数字人在这一年也将真正跨越2D时代。

这项研究构建了首个针对智能搜索系统的大规模现实评测平台Mind2Web 2，包含130个复杂任务和创新的"AI判官"自动评估系统。通过对九个前沿系统的全面测试，发现最佳系统已达到人类表现的50-70%，但在信息幻觉和实时任务处理方面仍有不足，为智能搜索的未来发展提供了重要指导。

想象一下乐高积木。当孩子们用乐高搭建一个复杂的城堡时，他们不会从一整块材料中雕刻出城堡的形状，而是使用各种形状的积木块一个接一个地拼装。这种构建方式不仅直观，而且便于修改和理解。同样地，基于基元的3D模型表示法就像是数字世界的乐高积木，它允许我们用简单的几何形状（如立方体、圆柱体和椭球体）来组装复杂的3D物体。

聊聊AI对艺术家和知识工作者们的影响。

2020年的天津，同样的时节，同样积蓄着新生的力量，迎接着生命力更为强壮的盛夏。

郭平表示华为现在遭遇很大的困难。持续的打压，给我们的经营带来了很大的压力，求生存是我们的主线。

浙江大学研究团队开发出DreamRenderer系统，创新性地解决了AI图像生成中多对象属性混淆的关键问题。该系统通过桥接令牌技术和分层绑定策略，确保每个对象都能准确呈现指定特征，相比传统方法提升成功率达17.7%-26.8%，且无需重新训练现有模型，为AI辅助创作提供了更可靠的工具。

今日，微软和Surface推出了有史以来更快、更智能的Windows PC品类：Windows 11 AI PC。全新的Surface Pro和Surface Laptop是全新的Windows 11 AI PC，提供了惊人的性能、长效电池续航和全新的AI体验，展示了软硬件结合的优美和创新。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。

有购买需求就要考虑价格问题,数字化系统也不例外。