使用生成式AI提高人类的工作效率，而不是试图取代人类。这样你就更有可能从这项技术中受益，而不是让自己陷入麻烦。

Cohere Labs研究团队提出了一种革命性的多语言AI优化方法，无需重新训练模型即可显著提升非英语语言的表现。通过"多重采样+智能选择"策略，让AI生成多个候选答案后选出最优回应。实验显示该方法让8B参数小模型在多语言任务上挑战大型商业模型，平均性能提升6.8-17.3个百分点，为AI多语言应用开辟了高效可行的新路径。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

“我们就已经突破了人工智能的奇点，奇点之后，机器人保姆很快就会出现。”

“我们就已经突破了人工智能的奇点，奇点之后，机器人保姆很快就会出现。”

查尔斯大学和意大利布鲁诺·凯斯勒基金会的研究团队首次系统性解决了同声传译AI系统延迟评估的准确性问题。他们发现现有评估方法存在严重偏差，常给出相互矛盾的结果，并提出了YAAL新指标和SOFTSEGMENTER对齐工具。YAAL准确性达96%，比传统方法提升20多个百分点。研究还开发了专门的长音频评估工具LongYAAL，为AI翻译技术发展提供了可靠的测量标准。

辛顿首度访华，揭秘AI超越人类的必然性：数字智能将接管一切，神经网络已彻底颠覆传统逻辑范式。

SPOT是一项开创性研究，揭示了大型语言模型在科学论文错误检测方面的严重不足。研究团队创建了包含83篇跨10个学科领域的论文基准，每篇均包含导致勘误或撤回的已验证错误。最先进的AI模型在此任务上表现惊人地差，最佳模型o3的召回率仅为21.1%，精确率仅为6.1%。案例研究显示，这些模型在长尾知识和复杂推理方面存在根本性缺陷，犯下类似学生的基础错误。这一发现对依赖AI辅助科研的趋势敲响了警钟，强调了当前AI能力与可靠科学验证要求之间的巨大差距。

2021年10月，中信网科正式更名“领雁科技”，取“鸿雁，诚信之楷模；头雁，担当之典范；雁阵，协同之样板”之意。“我们会一直持续去投入研发，持续在这方面进行投入去积累，希望能保持一定的领先，实现雁阵高飞，助力金融科技发展。”伍四杰说。

随着生成式AI的快速普及，企业已开始广泛应用并获得投资回报。预计到2025年，AI将在企业中大规模采用，推动效率和生产力提升。小型语言模型、边缘计算、AI推理能力、proven use cases的大规模应用、敏捷开发的演进、法规监管加强、AI的无处不在、AI代理的兴起、多模态AI等将成为主要趋势,彻底改变企业运营方式和软件开发模式。

北京大学研究团队提出"弱到强解码"创新框架，让小型礼貌模型为大语言模型提供良好开头，解决AI道德对齐难题。该方法在保持专业能力的同时显著提升安全性，避免传统微调的性能损失，为低资源环境下的AI对齐提供了经济高效的解决方案，展现了巧妙协作胜过单纯扩大模型规模的设计智慧。

今日，微软和Surface推出了有史以来更快、更智能的Windows PC品类：Windows 11 AI PC。全新的Surface Pro和Surface Laptop是全新的Windows 11 AI PC，提供了惊人的性能、长效电池续航和全新的AI体验，展示了软硬件结合的优美和创新。

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言模型的高效扩展提供了新思路。

英伟达CEO黄仁勋和Meta CEO马克·扎克伯格，在美国丹佛举行的第50届SIGGRAPH图形大会上进行了一场关于生成式AI的对话，并且他们还互赠了皮衣。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。

深圳大学、腾讯等机构联合提出ReDit方法，通过在离散奖励信号中添加随机噪音解决AI训练中的梯度不稳定问题。该方法将学习速度提升约10倍，在数学推理等任务上显著改善模型性能，为大语言模型训练提供了简洁高效的优化方案。

HPE全球渠道和生态系统负责人Simon Ewington表示，HPE拥有“广泛”的AI渠道战略，将为所有HPE合作伙伴带来机会。

2023年，人形机器人迎来了高光时刻。

2023年人形机器人的产业巨变和背后推动力。

Atla公司发布Selene Mini，这是一个仅有80亿参数的AI评估模型，却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略，该模型不仅能准确评判文本质量，还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源，为AI评估技术的普及和发展做出贡献。