NOVER是一种创新的无验证器强化学习框架，解决了传统激励训练依赖外部验证器的限制。由伦敦国王学院研究团队开发，它通过计算"推理困惑度"作为奖励代理，使语言模型能在任何文本任务中自主发展推理能力。实验表明，NOVER在一般推理、创意写作、社会智能和多语言能力等多种任务上均优于基线方法，甚至使3B模型接近从671B模型蒸馏版本的性能。此外，其灵活性还支持"反向激励训练"等创新应用，为语言模型训练开辟了新方向。

自适应推理模型(ARM)解决了大型推理模型的"过度思考"问题，能够根据任务难度自动选择合适的推理格式。研究团队通过创新的Ada-GRPO算法训练，使ARM在保持性能的同时平均减少30%的计算量，并提供自适应、指令引导和共识引导三种工作模式。这一突破使AI更接近人类思维方式，在简单问题上直接作答，复杂问题上才详细推理，极大提升了计算效率。

西湖大学团队提出的梯度分组缩放（SGG）方法巧妙解决了大语言模型训练中的关键挑战。与传统方法不同，SGG动态聚类每层参数并应用特定缩放因子，既保留参数级优化又引入组级约束。实验证明，SGG在多种任务和模型规模上显著提升性能，特别是使低秩训练首次达到全秩性能水平，且具有出色的稳定性和灵活性，为资源受限环境下的大模型训练提供了实用解决方案。

2020中国人工智能高峰论坛暨中国人工智能大赛发布会在厦门举行，“腾讯觅影”医疗影像人工智能解决方案荣获大赛“创新之星”奖。

这项研究由清华大学和新加坡国立大学团队完成，系统探讨了大推理模型在事实查询任务中的幻觉问题。研究发现，仅通过单一训练阶段（仅SFT或仅RL）开发的推理模型更容易产生幻觉，而完整SFT+RL流程训练的模型幻觉较少。研究者识别出两种导致幻觉的关键认知行为："错误重复"和"思考-答案不匹配"，并从模型不确定性校准角度揭示了幻觉产生的内在机制，为开发更可靠的推理模型提供了重要指导。

英特尔亮相第二十四届中国零售业博览会（China Shop 2024）。会上，英特尔发布了《零售门店数字化赋能专项报告（2024年）》。

想象一下这个场景：一位学生拿到了一套没有标准答案的数学题。正常情况下，没有答案怎么知道自己做得对不对呢？大多数学生会卡在这一步。但如果这位学生非常聪明，他会想出一个办法——先用不同的解题思路做几遍，然后看哪个答案出现的次数最多，那个答案很可能就是正确的。接着，他会思考为什么其他方法得到了不同的答案，从而改进自己的解题技巧。这就是清华大学研究团队开发的"测试时强化学习"（TTRL）的核心思想。

你是否曾经因为衣服色彩搭配不协调而尴尬？或者在医学诊断试纸上辨别微妙的颜色变化时感到困惑？色彩在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色，从科学发现到医疗保健，从购物到艺术欣赏，无处不在。而人工智能，特别是视觉语言模型(VLMs)，正在迅速融入我们的生活，但它们真的能像人类一样理解和利用色彩信息吗？

2021年12月19日，在北京 · 北苑大酒店举办的“2021中关村数字经济产业联盟会员代表大会暨华为云北京城市峰会”的领跑汽车智能时代高峰论坛上，华为云中国区副总裁，云原生企业业务部部长潘捷发表演讲。

纽约大学阿布扎比分校研究团队提出了一种创新的两阶段训练方法，解决了AI领域的数据稀缺问题。他们首先让AI模型在简单的"骑士与恶棍"逻辑游戏中"热身"，学习通用推理技能，然后再用少量特定领域数据进行强化学习。实验表明，这种方法不仅大幅提升了模型在数学、编程和多学科理解任务上的表现，还显著提高了样本效率，使用仅100个样本就能达到传统方法需要数千样本才能实现的效果。更重要的是，"热身"过的模型在适应特定领域后仍能保持跨领域的泛化能力，为资源受限环境下开发强大AI系统提供了实用策略。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。

Google研究团队推出Atlas，一种革命性的AI记忆优化模型，解决传统Transformer架构在处理长文本时的计算复杂度问题。Atlas通过三大创新：超线性容量的记忆模块、基于上下文而非单词的记忆优化、及使用Muon优化器的高效记忆管理，实现了在超长文本(10M)处理中保持80%以上的准确率。研究还提出DeepTransformers架构，作为传统Transformer的严格泛化版本，在语言建模和常识推理任务中展现出色性能。

在赋能行业的平台的背后，EasyDL依托于NVIDIA的Tesla GPU深度学习平台，搭建了用于深度学习模型训练（Training）和服务（Inference）阶段的GPU集群。

沈徽在以“智能视觉，看懂世界”为题的主题演讲中表示，如今人工智能技术已经快速渗透到各行各业，并且通过技术提升驱动生产力升级，不断为产业带来变革。

英特尔亮相第二十四届中国零售业博览会（China Shop 2024）。会上，英特尔发布了《零售门店数字化赋能专项报告（2024年）》。

7月22日，第三届华为云AI院长峰会在贵安召开。多位中国工程院院士、中国科学院院士，以及来自国内近30所顶尖高校的60余名院长、教授、专家汇聚一堂，共同探讨人工智能发展的新趋势及新挑战，促进人工智能创新思想、技术、产业、应用、人才的集聚和落地。

蚂蚁集团智能凭证安全产品全项通过信通院能力测评，获最高评级。

本研究提出了双头优化（DHO）框架，一种解决视觉-语言模型知识蒸馏中梯度冲突问题的创新方法。通过设计两个独立的预测头分别学习标记数据和教师信号，DHO有效缓解了传统单头方法中的梯度冲突，提升了特征学习质量。实验结果显示，DHO在ImageNet等11个数据集上一致超越基线方法，使用1%标记数据时较现有最佳方法提高了3%的准确率，同时参数量更少。此外，DHO支持推理时通过线性组合双头输出灵活调整模型表现，为半监督学习下的知识蒸馏提供了一种简单高效的解决方案。

Pinecone 推出了 Pinecone Assistant，一种 AI 智能助手构建 API 服务，旨在加速检索增强生成（RAG）应用的开发。该服务集成了向量搜索、模型编排和重排等功能，简化了 RAG 应用的构建过程。Pinecone Assistant 提供了优化的接口、自定义指令和多种文件格式支持，为开发者提供了灵活且高效的 AI 智能助手构建工具。

NVIDIA研究团队揭示了训练AI模型同时掌握数学推理和编程能力的突破性方法。通过精心设计的监督学习和强化学习协同训练，他们发现仅用数学题训练就能显著提升编程能力。研究提出了温度调节、阶段性训练等关键技术，最终的AceReason-Nemotron 1.1模型在多项权威测试中达到业界领先水平，为AI跨领域能力发展提供了新范式。