5G要发展，频谱需先行。

你将在30年后的CES上看到什么？这篇文章帮你大胆猜测了一下。

今年的re:Invent上，Andy Jassy再次为全球40多万名注册观众带来长达三小时的主题演讲，并且一口气发布27项创新的云服务和功能（当天总共发布43项新服务和功能），令到场的媒体和分析师惊叹。

马里兰大学研究团队推出DynaGuard，这是首个能理解用户自定义规则的AI守护模型。不同于只能识别预设类别的传统系统，DynaGuard能处理自然语言编写的任何规则，并提供详细解释帮助AI自我纠正。该模型基于40000个场景的DynaBench数据集训练，在传统安全任务和定制规则处理上都表现优异，为AI安全技术开辟了新方向。

本周看到思科推出Silicon One G200 ASIC也走出了正确的一步，这些ASIC的设计从一开始就考虑了人工智能训练工作负载

中科院微电子研究所团队揭示深度学习中感知优化与质量评估存在意外不对称现象。研究发现评估性能优秀的模型在训练指导中效果有限，对抗性训练具主导作用，传统卷积网络在某些场景仍具优势。这项发现颠覆了"评估性能等同于优化能力"的传统认知，为AI图像处理技术改进提供新方向。

Salesforce AI Research联合伊利诺伊大学开发的UserBench研究揭示了当前AI助手的重大缺陷：尽管技术上表现出色，但在理解用户真实需求方面表现糟糕。最先进的AI模型完全满足用户需求的成功率仅20%，发现隐性偏好的能力不足30%。这项研究创建了专门的用户中心评估环境，为开发真正理解用户、能够成为人类理解型伙伴的AI助手指明了方向，标志着AI发展从"任务执行者"向"用户协作者"的重要转变。

哈佛大学医学院Douglas Densmore教授团队联合MIT研究人员，将工程控制理论与生物学相结合，开发出精确控制基因调控回路的新方法。该研究发表于《Nature Communications》，通过数学建模框架实现了对细胞基因表达的精准调节，如同为细胞工厂设计智能调度系统。实验验证显示该方法具有高预测准确性和良好扩展性，为精准医疗、生物制药、环境治理等领域带来革命性应用前景。

这项研究提出了π?方法，通过置换等变架构解决了传统3D重建技术依赖固定参照系的问题。该方法让每个摄像机独立描述场景，无论输入顺序如何都能产生一致结果，在多个任务上达到最先进性能，同时具有出色的鲁棒性、可扩展性和训练效率，为AR、自动驾驶等应用领域带来新可能。

腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁"，无法突破预训练的能力边界，而工具集成能打破这种限制，让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法，解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本，展现出三种新奇认知模式，为构建更强大的AI系统提供理论指导。

由Nutanix举办的 .NEXT大会2019安纳海姆举办。今年大会的主题是“Invisible Clouds，Visible IT”。

卫星在现代生活当中扮演着重要角色，对卫星的攻击亦被视为一种战争行为。但可怕的是，此类攻击也许已经出现。

6月27日，科大讯飞带来了讯飞星火大模型V4.0，引入“个人空间”概念，打造一个“更懂你的AI助手”。同时七大核心能力全面提升，整体超越GPT-4 Turbo，在8个国际主流测试集中排名第一，国内大模型全面领先。

这项研究介绍了RPEval，一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度：情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性，通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先，而GPT-4o虽在决策方面表现出色，但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。

这项研究首次提出MetaphorStar框架，专门解决AI系统无法理解图像隐喻含义的问题。通过创新的TFQ格式和强化学习方法，让AI从只能识别"一个人站在路口"提升到理解"人生选择"的深层含义。在基准测试中性能平均提升82.6%，为开发具有深层认知能力的智能系统开辟了新路径。

华为轮值董事长胡厚崑、华为中国政企业务总裁吴辉、华为云CEO张平安第一天分享如下

Meta公司联合多所大学发布"软令牌"新技术，首次实现AI连续推理训练。该方法让AI摆脱传统的逐步推理模式，能同时探索多种思维路径，如人脑般灵活思考。在数学推理任务中，新技术保持了原有准确率，在多样性指标上显著超越传统方法，且对模型原有能力影响更小。关键突破是发现软训练配合硬推理的最佳组合，让现有部署系统无需改造即可受益。

马里兰大学研究团队开发了"去预设"方法，通过将复杂声明分解为无预设前提的简单问题，让AI像侦探般系统性验证每个假设。该方法显著提升AI信息验证准确率2-5%，大幅降低对提示词变化的敏感性，为构建更可靠的AI系统提供新思路。研究在生物医学等复杂领域表现尤其出色。

阿里团队开发的FantasyPortrait系统突破了传统人像动画的局限，通过隐式表情表示和掩码交叉注意力机制，实现了高质量的单人和多人肖像动画生成，特别在跨身份表情迁移方面表现出色，为视频制作和虚拟交流等领域带来新的技术可能性。

在2008年首度公布比特币项目的白皮书当中，化名中本聪的神秘缔造者总结称：“我们提出了一种不依赖信任基础的电子交易系统。”他所指的正是区块链，比特币加密货币背后的底层系统。规避对信任体系的依赖无疑是一项伟大的承诺，但实际情况却并非如此。