这项由法国中央理工大学等欧洲多所知名机构联合开展的大规模研究，通过训练38个模型和超过15000次实验，深入比较了两种主流语言模型训练方法的优劣。研究发现传统的掩码语言建模仍占优势，但提出了创新的双阶段训练策略，为大语言模型训练提供了重要指导。

2018中国管理·全球论坛暨金蝶用户大会，华为公司轮值董事长胡厚崑应邀出席，并发表了《出于云,胜于智》的主题演讲。胡厚崑表示，华为要给智能世界铺上云的跑道，装上智能发动机，帮助每个人、每个家庭、每个组织更快、更好、更安全地拥抱智能世界。

2018中国管理·全球论坛暨金蝶用户大会，华为公司轮值董事长胡厚崑应邀出席，并发表了《出于云,胜于智》的主题演讲。胡厚崑表示，华为要给智能世界铺上云的跑道，装上智能发动机，帮助每个人、每个家庭、每个组织更快、更好、更安全地拥抱智能世界。

HoloLens正在为人类提供一种新的工作、学习、交流和做事的方式。

台湾大学研究团队通过大规模人类听觉测试，首次系统评估了五个主流AI语音系统对自然语言指令的理解准确度。研究发现GPT-4o-mini-TTS在程度副词和情感强度控制方面表现最佳，但所有系统在年龄模仿和重音控制上都存在明显不足，普遍倾向于生成成年人声音，揭示了当前AI语音技术在精细控制方面的局限性。

戴尔易安信中国研发集团非结构化数据部门全球汽车解决方案架构师，着力于帮助全球客户设计和咨询ADAS和自动驾驶解决方案的基础架构。

DeepMind发布了另一篇题为《通过自我强化学习算法掌握国际象棋与将棋》的论文，展示了AlphaGo Zero如何在国际象棋与将棋领域分别击败最强程序StockFish与Elmo。更可怕的是，其整个学习过程是从一窍不通到成为世界上最强的下棋程序，仅用了24个小时。

腾讯AI团队提出连续视觉自回归生成框架，通过严格适当评分规则实现无需向量量化的直接图像生成。该方法基于能量分数训练，避免了传统离散化过程中的信息损失，在ImageNet数据集上取得竞争性结果，推理速度比扩散方法快近10倍。

“刚刚过去的2018财年，虽然还不是联想历史上最好的一年，但从股价、盈利的角度看，现在的确是联想的最好时刻。”

这项由北京交通大学和字节跳动联合完成的研究首次证明了AI可以仅通过观看视频就学会复杂技能。他们开发的VideoWorld系统通过观察围棋对局和机器人操作视频，不仅掌握了游戏规则，还达到了围棋5段专业水平，在机器人任务中的成功率也达到70-90%。这种突破性的学习方式有望革新AI教育和技能培训领域。

香港科技大学研究团队提出GAPrune方法，通过双重评估机制实现AI模型的智能压缩。该方法结合Fisher信息和梯度对齐分析，在保持领域专业性的同时大幅降低计算资源需求。实验表明，GAPrune在50%参数削减下性能损失仅2.5%，重训练后甚至超越原模型性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

这项由加州大学伯克利分校研究团队开发的REOrder框架，通过重新排列图像块的处理顺序，显著提升了视觉模型性能。研究发现，传统的行主序排列并非最优选择，而通过信息论先验和强化学习寻找最佳排序，可在不修改模型架构的情况下，使ImageNet-1K分类准确率提升3.01%，卫星图像分类提升13.35%。这一发现挑战了传统认知，为视觉模型优化提供了一个全新且易于实施的方向。

杜克大学研究团队开发了MOG-DFM技术，这是首个能够同时优化生物分子多种特性的AI系统。该方法成功解决了传统药物设计中"顾此失彼"的难题，能够设计出既安全又有效的治疗性分子。实验证明，MOG-DFM在肽类药物和DNA序列设计中都表现优异，有望显著加速药物发现进程并推动个性化医疗发展。

2020年，我们在对各大公有云平台进行探索及验证的同时，也对数字化的业务应用产生出新的迷茫——什么才是促使数字化转型成功实现的核心应用？

在传统的存储模型中，数据一般存储在硬盘和固态硬盘上，在需要进行数据分析的时候，将其传输到外部的计算设备，通常是服务器。计算存储能在数据所在的存储盘上进行数据计算处理，进而直接从数据中生成洞察力和价值，以释放更多数据的潜能。

这篇研究从王子苏丹大学的学者团队提出了阿拉伯语言模型评估的新范式，首先建立了全面的理论指南，然后分析了现有评估数据集的不足，并引入了阿拉伯深度迷你数据集(ADMD)作为解决方案。ADMD包含490个涵盖10个领域的挑战性问题，用于评估五大顶级语言模型。结果显示Claude 3.5 Sonnet表现最佳(30%准确率)，而所有模型在需要深度文化理解的领域表现欠佳。研究强调了将文化能力与技术精确性结合的重要性，为阿拉伯语NLP提供了新方向。

在迄今为止最大规模的 GTC 大会上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋带来 NVIDIA Blackwell、NIM 微服务、Omniverse Cloud API 等发布。

NVIDIA Grace Hopper 超级芯片架构将 NVIDIA Hopper GPU 的开创性性能与 NVIDIA Grace CPU 的多功能性结合在一起，在单个超级芯片中连接了高带宽和内存相关 NVIDIA NVLink Chip-2-Chip (C2C) 互连，并支持新的 NVIDIA NVLink Switch System 。

德国美因茨约翰内斯·古腾堡大学研究团队发现，在AI大语言模型的多选题评测中，"Answer:"后空格的处理方式竟能导致11%的准确率差异和模型排名颠倒。通过对15个主流模型的详尽测试，研究证实采用"空格+字母"的答案格式比单纯字母格式表现更优，还能显著改善模型校准度。这一发现揭示了AI评测中被忽视的技术细节可能产生巨大影响，呼吁建立更标准化透明的评测协议。

浙江大学团队创新性地将人类点击行为的高斯分布特征应用于AI界面操作训练，开发出GUI-G2方法。该方法摒弃传统二元奖励机制，采用连续高斯奖励建模，包含点精度评估和区域覆盖评估两大机制，并引入自适应方差处理不同尺寸元素。实验证实该方法在多个测试集上显著提升AI界面操作准确率，最高达24.7%的性能提升。