对于大多数人来说，冬奥的观赛过程除了高呼一声「牛X」， 还有更多的时刻其实都是「问号脸」——什么是1620？什么是bFFF？什么是540抓板？

所谓病历内涵质控，简单来说指的就是对病历内容的质量控制。 那它为什么会让医生们如此耗时耗力呢？

un?CLIP是一项创新研究，通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现，虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色，但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力，同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明，un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法，为视觉-语言模型的发展提供了新思路。

ByteDance和复旦大学联合开发了一套让AI学会使用工具的全自动训练系统FTRL。该系统通过五阶段环境构建流程和可验证奖励机制，解决了现有方法依赖不稳定外部服务和缺乏客观评价的问题。实验显示，经过训练的小参数模型甚至超越了大型商业模型，且不损害通用能力。

和大多数实体企业一样，诸老大的线下业务同样受到了冲击，但另一方面，线上业务也出现了大幅增长。

MOLE是一个由KAUST研究团队开发的创新框架，利用大语言模型从科学论文中自动提取数据集元数据。与传统方法相比，MOLE能提取30多种不同元数据属性，支持多语言数据集，并提供严格的验证机制确保输出质量。研究测试了包括Gemini、GPT-4o等七种大模型，结果显示Gemini 2.5 Pro整体表现最佳。MOLE通过自动化元数据提取，使研究人员能更容易发现和使用适合的数据集，促进研究效率和科学开放性。

为探寻企业如何踏上混合云融合发展之旅,3月8日14:00,DTinsight数智化发展研究中心携手戴尔科技集团、微软和英特尔,共同发起第28期【云端会客厅】

这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成，旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格，系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现，不同策略实现间存在显著差异，基于边缘的不确定性策略整体表现最佳，随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导，有助于降低入门门槛，促进技术在实际应用中的普及。

创造更「安全」的明天。

想象一下，你正在使用导航软件寻找一个陌生城市中的目的地。地图上显示的是从高空俯瞰的街道和建筑，而你看到的却是地面视角的实际场景。这两种视角之间的巨大差异常常让人感到困惑——地图显示"应该在右边拐弯"，但现实中你可能完全认不出那个拐弯点。

复旦大学联合多所知名院校开发了GeometryZero模型，通过创新的群体对比策略优化（GCPO）方法，让小尺寸AI模型具备了类似数学专家的几何推理能力。该模型能智能判断何时使用辅助构造工具，在多个几何基准测试中表现优异，为AI教育应用的普及化奠定了基础，展现了专门化训练的巨大潜力。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。

医院，是治病救人的场所，然而面对勒索病毒这一肆虐网络世界的“流行病”，医院几乎束手无策，甚至成为主要受害者。

今日，华为常务董事、运营商BG总裁丁耘在2020共赢未来全球线上峰会发言，丁耘指出“疫情新常态下，运营商需要针对网络建设和业务发展，从4个方面做好准备，快速释放网络潜能，激发商业增长。”

自研智能RPA平台，创建国内最大的RPA社区，手握全球一线投资机构数亿融资，云扩科技要如何创造RPA产业的中国范式。

奥地利维也纳医科大学研究团队开发了RetFiner技术，通过让眼科AI模型同时学习OCT图像和医疗文字描述，显著提升了诊断准确率。该方法采用四种训练任务让AI模型建立图像与文字的深层联系，在三个主流眼科AI模型上实现了2-6个百分点的性能提升，为医学AI发展开辟了新方向。

据市场调研机构Gfk公布的相机品牌市场份额排名中，相机品类中佳能的市场份额达到55%，是最高的。

在纸包装行业，个性化定制服务正在兴起，通过采用网络协同设计，用户只需将原始图稿、结构要求在线提交，设计人员便可进行3D成型模拟，实现“即见即所得”。

南洋理工大学团队突破长视频生成技术瓶颈，提出TokensGen框架，通过压缩标记和模块化设计实现两分钟连贯视频生成。该方法将长视频制作分解为内容控制、一致性保证和平滑过渡三个任务，有效解决了传统方法的内存限制和内容不连贯问题，在多项评测中显著优于现有技术。

席卷全球的COVID-19病毒几乎改变了所有企业和组织的发展策略，面对疫情给经济和社会带来的前所未有的挑战，CIO们逐渐意识到，必须“以数据为中心”加速数字化转型，让组织变得更加敏捷，并且通过更加高效的数据全生命周期管理，加快应用迭代和商业决策。