苹果与清华合作提出EpiCache技术，解决AI长期对话中的记忆管理难题。该方法将对话自动分割成话题片段，为每个话题建立专门记忆库，实现智能匹配和高效检索。实验显示，EpiCache比传统方法准确率提高40%，内存使用减少4-6倍，响应速度提升2.4倍，为资源受限环境下的AI对话系统提供了实用解决方案。

美国多地执法机构对iPhone名片投送功能的隐私风险发出警告，但事实证明只是虚惊一场。

微软研究院新提出的"奖励推理模型"(RRM)为大型语言模型开创了全新评估方式。传统奖励模型对所有问题使用统一计算资源，而RRM能像人类一样先进行推理思考再做判断，对复杂问题投入更多思考资源。研究团队通过强化学习框架训练模型自主发展推理能力，无需显式示例。实验证明RRM在多个基准测试上表现优异，能自适应扩展计算资源提升判断准确性。该研究为AI评估系统带来范式转变，使人工智能判断更接近人类思考过程。

这项研究提出了"高效探测"方法，解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制，该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升，在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性，生成可解释的注意力图谱，展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码，推动技术普及应用。

芯片制造商高通公司与初创企业Truepic正在测试一项Android手机功能，在拍摄时自动标记当前时间与位置。

新加坡南洋理工大学研究团队首次提出概念感知微调方法，让AI同时预测多个词块而非单一词块，从而更好理解完整概念。该方法在编程、数学、文本生成、分子设计和蛋白质设计五大领域均显示显著改进，将多词块预测技术首次引入模型微调阶段，大幅降低成本门槛，为AI训练范式变革提供新思路。

吉利德科学作为研究预防和治疗危重疾病创新药物的生物制药公司，将在亚马逊云科技上进行创新，并在亚马逊云科技专家和医疗保健及生命科学领域合作伙伴的助力下，为其数据科学家提供机器学习和数据分析的最新技术。

英特尔公司一直在努力寻找让CPU更快、更高效的途径，出色的表现也使其赢得了“芯片巨头”这一美誉。然而，随着摩尔定律的终结，英特尔公司开始探索利用英特尔实验室创建新型扩展计算架构的方法。

阿里巴巴团队提出FantasyTalking2，通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集，训练三个专业模块分别优化不同维度，再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术，用户评价提升超12%。

软件虚拟化巨头VMware今天宣布了连续多天来的第二次收购，将购买Blue Medora True Visibility Suite背后的团队和技术。

FiveStars是一家面向小型企业提供营销平台的公司，该公司首席技术官Matt Doka不喜欢这种权衡取舍，他竭尽全力把一切工作都外包出去。

密歇根大学研究团队开发的HLIP框架为3D医学影像处理提供了突破性解决方案。通过模拟放射科医生的层次化阅读策略，HLIP能高效处理未经筛选的CT和MRI数据，无需昂贵的人工标注。在两个大规模数据集（包含220K患者的脑部MRI和240K患者的头部CT）上训练后，HLIP在多个公开基准测试中显著超越现有模型，如在Pub-Brain-5上提升32.4%准确率。这一创新不仅降低了计算成本，还为临床AI辅助诊断系统铺平了道路。

这项研究解决了语音合成中的多音字问题，特别针对资源有限的波斯语。研究团队提出了两大创新：一是构建HomoRich数据集，为多音字消歧提供丰富素材；二是重新思考G2P系统设计思路，利用这些数据改进基于规则的模型。他们既提升了神经网络模型Homo-GE2PE的准确率，又创造了HomoFast eSpeak这一快速规则模型，两者均实现约30%的多音字识别准确率提升。研究结果特别有助于提高屏幕阅读器等辅助技术的使用体验，对视障用户尤为重要。

5G和AI，可能是2018年最火的两个科技名词，同时也是一对不折不扣的CP。开发5G的通信厂商都在关注AI的价值，专注于AI技术的企业也会考量到其应用离不开强大的网络支撑。

最近一段时间，神秘的新型冠状病毒正以惊人的速度疯狂传播。上周四，世界卫生组织(WHO)针对新型冠状病毒发布全球公共卫生紧急事件。从整体规模来看，此次疫情在感染人数方面，已经快速超越了2002至2003年同样发生在中国的SARS(严重急性呼吸道综合症)。

思科近期发布的一组安全研究报告再次表明，安全形势不容乐观，防卫手段还需升级，在亚太区形势更加严峻。这些研究报告包括《2019年思科CISO基准研究报告》、《2019思科数据隐私基准研究报告》以及《2019年思科全球威胁报告》。

思杰在此次Citrix Synergy 2018上发布的众多创新产品，集中展示其对安全数字工作空间的理解，为客户提供了一个端到端的完整解决方案。在这些方案中，思杰把最新的技术理念融入其中，包括人工智能、数据分析、云计算等，让人们可以尽享未来工作方式。

华南理工大学研究团队构建了迄今最大的中文字符识别数据集MegaHan97K，包含97,455个汉字类别和超过460万个样本，是此前最大数据集的六倍。该数据集首次完全支持最新的GB18030-2022中文标准，通过手写、历史文献和合成三个子集有效解决了长尾分布问题。实验表明，使用该数据集训练的模型性能显著提升，为古籍数字化保护和现代中文处理应用提供了强大技术支撑。

IEEE发布报告，认为SSD不会大规模占领磁盘驱动器市场，因为HDD的每比特存储成本下降速度足以抵消SSD的技术进展。

南开大学团队开发出GlimpsePrune技术，让大型视觉语言AI能像人类一样"瞄一眼"抓住图像重点。该技术通过智能筛选视觉信息，只保留7.4%相关内容就能维持100%回答准确性，大幅降低92.6%计算负担。不同于固定压缩的传统方法，GlimpsePrune能根据问题复杂度动态调整，简单任务保留3.6%信息，复杂场景保留30-40%，实现真正智能化适应，为AI视觉应用的普及奠定基础。