无论是在表现形态上，还是在技术演进上，视频服务的发展可谓日新月异，云原生视频云服务应用而生，视频进入了一个新的时代。

武汉大学团队开发出FinCDM金融AI认知诊断框架，首次将教育心理学的认知诊断理论应用到金融AI评估中。该框架能像医生体检一样精确诊断AI模型在70个金融概念上的具体掌握情况，而非传统的粗糙总分评估。研究构建了基于CPA考试的高质量数据集，对30个AI模型的测试揭示了模型间的隐藏差异和现有评估的盲区，为金融AI的精准选择和针对性改进提供了重要工具。

2020年可以说是DDoS这一“经典”攻击技术的复兴之年。受全球新冠疫情的重大影响，DDoS攻击的量级也在不断加大，业内遭受DDoS攻击的频率创下了新高。

国家将从优化数据产业分类布局，围绕资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向，加强数据产业分类指导。各地方应立足产业基础和资源禀赋，打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区，促进区域数据产业协调发展，为全国一体化数据市场提供产业支撑。

这或许是马云最后一次以阿里巴巴董事局主席的头衔出现在云栖大会的台上，他再一次谈到“相信”——仍然是“因为相信，所以看见”——他就像一个布道者，继续强调他对数据的重视，对科学的尊重，以及他对制造业的念念不忘和对未来的预言。

作为首站首场活动，2018年6月7日，主题为’变数字势能为企业动能”的构建面向未来的混合云城市巡展在北京举行。来自中科睿光、中国信通院、飞鹤乳业、网智易通、英特尔的专家分享了各自对于混合云的洞见和实践。

这项由浙江大学、腾讯和新加坡国立大学联合完成的研究，针对中文网络有害内容检测的难题，创建了首个专业标注的中文有害内容检测基准数据集ChineseHarm-Bench，涵盖博彩、色情、谩骂、诈骗、违法广告等六大类别。研究团队提出了知识增强的训练方法，通过结合人工标注规则和大模型隐性知识，让小型模型达到与顶级大模型相当的检测性能，为中文网络环境提供了更高效、更经济的安全检测解决方案。

近日，由西门子主办的“一带一路”国际合作论坛在京举行。本次论坛以“共商·共创·共赢”为主题，探讨如何借助创新和数字化技术共创价值，并通过不断增强合作，助力“一带一路”相关国家和地区构建可持续的未来。

斯坦福大学研究团队创建了全球首个创意写作评估基准LitBench，通过分析Reddit写作社区的4万多对故事比较数据，训练AI模型判断创意写作质量。研究发现专门训练的小型奖励模型（78%准确率）能超越大型语言模型评委（73%），但添加推理链反而降低了表现，揭示了创意评判需要直觉性判断的特点。

“技术必须和时代的商业需求一致，这样才能产生真正可以持续发展的产品。”

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

延世大学研究团队首次让AI具备专业设计师级别的网页说服力评判能力，开发出G-FOCUS智能评估系统和WISERUI-BENCH标准数据库。该技术通过目标导向的四步推理过程，能够像人类专家一样分析网页设计的用户说服效果，准确性达70%且显著减少评判偏见，为快速低成本的设计优化提供了科学可靠的AI辅助方案。

ByteDance团队开发的UMO框架解决了AI生成多人图片时的身份混乱问题。采用"多对多匹配"策略替代传统"一对一"方法，通过全局优化找到最佳人物-照片配对方案。结合奖励反馈学习和新的身份混乱度评估指标，显著提升了多人场景下的身份保持能力，在多项测试中取得大幅性能提升。

KAIST团队开发了PaperCoder，一个能够自动将机器学习论文转化为完整代码仓库的AI系统。该系统通过规划、分析、编码三个阶段，解决了80%科学论文缺乏代码实现的问题，在评估中获得88%专家认可，生成的代码只需微调0.81%即可执行。

一家身陷危机的公司返璞归真，并迅速掀起病毒式传播。但如此赤裸裸地复制Twitter，能否为这家老迈的科技巨头注入新的活力？

香港科技大学团队开发了名为CoPart的革命性3D生成技术，它模仿人类设计师的工作方式，将复杂3D物体分解为多个部件分别生成再组装。该技术采用双重编码策略和相互指导机制，确保各部件既精细独立又协调统一。研究团队还构建了包含91000个部件的大规模数据集PartVerse。实验显示CoPart在生成质量上显著优于传统方法，并支持部件编辑、关节物体生成等多种应用，为3D内容创作开辟了新方向。

DreamVVT是ByteDance团队开发的突破性AI视频虚拟试穿系统，采用创新的两阶段设计：先为关键帧生成精准试穿效果，再生成流畅完整视频。该系统能处理复杂的真实场景，包括户外环境、360度转身等高难度动作，在多项评测中达到最优性能。技术核心在于充分利用预训练模型优势，通过多模态信息融合实现高质量的服装替换效果。

研究团队开发了IR3D-Bench基准测试，要求AI根据单张图片重建完整3D场景，以此检验AI是否真正理解所见世界。测试涵盖20多个顶尖AI模型，结果显示虽然AI在物体识别上表现出色，但在空间关系理解和尺寸估计方面存在明显不足。研究为评估AI视觉理解能力提供了新标准。

12月11日，2019中国（天津滨海）国际生态城市论坛暨2019数字经济创新峰会在滨海新区成功举办。大会主论坛共邀请了数十位产、学、研领导、专家和学者出席，吸引了超过400位国内外嘉宾参与，共同探讨了可持续发展愿景、数字经济理念、智慧城市规划等话题。

上海交通大学研究团队开发出首个可解释的口译自动评估系统，解决了传统AI评估"黑盒子"问题。该系统通过SHAP技术不仅能准确评分，还能详细解释评分依据，为学生提供个性化学习建议。研究采用数据增强技术克服样本不足问题，针对英译中口译的信息完整性、流畅性和语言质量三个维度进行多模型评估，实现了透明化、可操作的教学反馈。