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。

多伦多大学团队开发出μ?Tokenizer智能医学系统，能够自动分析CT扫描并生成精准诊断报告。该系统采用创新的多尺度多模态处理技术，在保持高准确性的同时显著提升诊断效率。尽管参数量仅为同类系统的14%，但在多项医学评估指标上都显著超越现有技术，为缓解医疗资源紧张、提升诊断质量提供了重要技术支撑。

目前，低收入国家有 1.43 亿人正在等待手术。美国波士顿儿童医院副院长、哈佛医学院教授 Joan LaRovere表示，有一些组织愿意提供医生和资源，但两者之间存在信息鸿沟。

华为常务董事、华为云CEO张平安重磅发布盘古大模型5.0,在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级

韩国多机构联合研究团队提出QGuard方法，通过让AI回答精心设计的安全问题来识别有害内容，无需重新训练模型。该方法支持文字和图像的多模态检测，采用图论算法综合分析，在多个基准测试中表现优异，同时提供透明的决策解释，为AI安全防护提供了高效灵活的新思路。

腾讯与西门子联合研究团队开发出AdaptCLIP通用异常检测方法，突破传统方法只能处理特定领域的局限。该系统采用交替学习和对比学习策略，在12个工业医疗数据集上表现卓越，仅需少量样本即可跨域检测异常。相比现有方法，AdaptCLIP参数量减少9倍以上，性能提升10个百分点，为工业质检和医疗诊断提供了更实用的AI解决方案。

五年，那个永远18岁少女的微软小冰，已经从当初机械呆板的对话系统，成长为一个无处不在的人工智能交互官，她有人设、有情感、还能主动创作，然而这还不足以定义「第七代微软小冰」。

上海交通大学联合多家机构开发的DeepRare系统在罕见病诊断领域取得重大突破，通过多智能体架构整合症状、基因和文献数据，实现57.18%首选诊断准确率，对1013种疾病达100%准确率。系统提供透明推理过程，95.4%获专家认可，已部署为Web应用供临床使用。

在制药界，流传着一个残酷的“三十定律”：一款新药的诞生，平均需要耗费十年光阴、投入数十亿美金、而最终成功率却不足10%，这是悬在每一家药企头上的达摩克利斯之剑。在这个以高投入、高风险、长周期为标签的行业里，不确定性，是永恒的主题。

本研究提出了"能力-难度对齐采样"方法（CDAS），革新了大型语言模型强化学习训练中的数据采样策略。与传统方法不同，CDAS通过聚合历史表现差异实现更稳定的问题难度估计，并将模型能力与问题难度动态匹配。在多个数学推理基准测试中，CDAS达到了46.77%的最高平均准确率，同时比竞争策略提高了2.33倍的计算效率。研究还证明了CDAS在代码生成任务和更大型模型上的有效性，为提升大型语言模型的推理能力提供了高效可靠的新方法。

Adobe Research与德州大学联手开发"自我强迫"训练法，让AI在视频生成时边做边学，彻底解决传统方法中错误会越积越多的问题。这种创新训练方式实现了真正的实时视频生成，在单GPU上达到17帧每秒的处理速度和亚秒级延迟，为直播、游戏和实时交互应用开辟了全新可能性。研究团队还引入滚动键值缓存机制，实现了理论上无限长的视频生成能力。

4 月 15 日上午，InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会正式召开，本届大会通过云上展厅的形式进行，历时两天设置了 1 个主会场和 15 个分会场

慕尼黑大学对话AI专家：我们该如何理解机器智能？

亚马逊Nova责任AI团队与亚利桑那州立大学共同开发了AIDSAFE，这是一种创新的多代理协作框架，用于生成高质量的安全策略推理数据。不同于传统方法，AIDSAFE通过让多个AI代理进行迭代讨论和精炼，产生全面且准确的安全推理链，无需依赖昂贵的高级推理模型。实验证明，使用此方法生成的数据训练的语言模型在安全泛化和抵抗"越狱"攻击方面表现卓越，同时保持了实用性。研究还提出了"耳语者"代理技术，解决了偏好数据创建中的困难，为直接策略优化提供了更有效的训练材料。

三星SAIL实验室开发了一套AI游戏制作系统，包含评测器AVR-Eval和制作器AVR-Agent。系统能通过观看游戏录像来评判质量，并基于反馈不断改进游戏。测试显示该方法比一次性生成效果好79.2%，但AI目前还不能有效利用外部资源和反馈，展现了人机创作的根本差异。

华为研究团队开发出基于大语言模型的5G网络故障诊断系统，通过双阶段训练方法让AI学会像专家一样分析网络问题根源。他们创建了TeleLogs数据集，包含网络配置参数和故障案例。实验显示，经过训练的小参数模型诊断准确率达95.86%，远超现有方法，且能提供详细解释，为网络运维自动化带来突破性进展。

本文盘点了2018年IBM的十大产品创新，让我们从中一同领略未来智慧。

EarthMind是一个创新的视觉-语言框架，专为解决地球观测领域的多尺度和多传感器理解挑战而设计。由多所国际知名大学联合开发的这一系统引入了两项关键技术：空间注意力提示(SAP)机制重新分配大型语言模型内部的注意力，增强像素级理解；跨模态融合机制则将异构模态如光学和雷达数据对齐并智能融合。

多家企业都在尝试在数据中心置于水下。那么这种水底数据中心到底是种宣传噱头，还是真能带来更好的设施管理效果？

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