数字化时代，每一家企业都在致力于成为数字化企业。

腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术，通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制，将AI图像生成训练效率提升50%-71%，同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略，专注于图像生成早期阶段的重点优化，并引入高阶求解器进一步加速训练过程，为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。

GSFixer是由北京大学等机构联合开发的3D重建技术，专门解决从稀少照片中重建高质量3D模型的难题。该技术通过参考引导的视频扩散模型，融合2D语义和3D几何信息，确保生成的新视角与原始照片保持一致性。相比现有方法在图像质量和结构准确性方面都有显著提升，可广泛应用于文物保护、房地产、影视游戏等领域。

刘军表示，浪潮信息推出元宇宙服务器是基于长期主义的产业战略布局，元宇宙服务于数实融合和数字经济的发展，作为算力基础设施的厂商，浪潮信息必须要把基础设施的工作规划好、开发好、建设好、运营好。

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

MLE-Dojo是一个创新的交互式环境，专为训练和评估大语言模型(LLM)在机器学习工程领域的能力而设计。由乔治亚理工学院和斯坦福大学研究者共同开发，这个类似健身房的框架基于200多个真实Kaggle竞赛，支持LLM代理通过结构化反馈循环进行迭代实验和改进。不同于传统静态评估，MLE-Dojo提供完整可执行环境，支持监督微调和强化学习，从而更准确地模拟真实工程场景。研究团队对八种前沿LLM的评估显示，虽然当前模型在迭代改进方面取得了进展，但在自主解决复杂问题方面仍有局限。

纵览今年的Ignite China，既有非常吸睛的热度话题，非常聚焦的趋势展望，非常扎实的技术产品，同时，还将独家公开本地云服务产品最新进展，分享中国客户与伙伴的最佳实践。尽情把期待值拉满吧！

很多人可能都喜欢看谍战题材的影视剧，在谍战片里有一个最常见的镜头，就是利用一种技术手段进行电话窃听，这个情节我们再熟悉不过了，但我们似乎没有人把它和指纹识别联系起来，其实对指纹信息的窃取就像窃听电话一样普遍和轻松。

9月5日荣耀新品发布会上，荣耀正式发布最新千元旗舰8X系列产品，荣耀8X和荣耀8X Max屏霸组合悉数亮相。荣耀8X系列再次突破升级，带来“不该出现在千元机上的配置”...

最近一些人工智能的健康和进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估，突显出新型冠状病毒大流行结束之后未来工作方式的特点，消费者对于数字隐私的不同态度，以及今年人工智能相关投资的弹性变化。

前一篇从Jetson Projects所挑选的“TRANSFER LEARNING WITH JETBOT & TRAFFIC CONES”项目，是延续避撞应用使用深度学习的图像分类技术，让Jetbot实现循路的功能，这种“定速”类型的操作基本上比较偏向于“找路”或“走迷宫”的应用。

5月18日，智齿科技举办主题为“无界.融合.共赢数智化未来”的战略合作暨融资发布会，宣布完成由用友领投、云启资本跟投的C轮2.1亿人民币融资。

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。

清华大学研究团队提出测试时扩展技术，让AI视频生成如同延长考试时间的学生，通过生成多个候选视频并智能选择最优结果，显著提升视频质量。该方法无需重训模型，在六个主流模型上均实现稳定改进，部分维度提升超35%，为AI视频生成的实用化应用开辟新路径。

日产汽车以“新时代，‘全新’日产在中国”为主题，携全系电驱化车型亮相2024北京国际汽车展览会，并发布全新品牌主张，以全新姿态向新时代出行迈进。

企业弄清“专精特新”和“高新技术”的概念，合理战略决策，规避影响至关重要。

佐治亚理工学院研究团队开发的ConceptAttention技术首次实现了对AI图像生成模型内在机制的精确解读，能够生成高质量概念定位地图，准确显示AI如何理解图片中各种概念的位置。该技术在零样本图像分割任务中表现卓越，准确率达83.07%，超越15种先进方法，并成功扩展至视频分析领域，为AI可解释性研究开辟新方向。

各类技术已慢慢就绪，Web3.0的卷轴也渐渐展开，期待这一轮互联网变革再次带给我们惊喜。

NVIDIA领导的国际团队开发出DIFIX3D+系统，通过单步扩散模型DIFIX解决3D重建在极端视角下的画质瑕疵问题。该技术既能在训练阶段渐进式优化3D表示，又能在推理时实时修复残余瑕疵，在多个数据集上实现FID分数2倍改进和PSNR超1dB提升，且兼容NeRF和3DGS两种主流3D表示方法。

这项研究提出了ChARM，一种创新的角色扮演AI奖励建模框架，通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集，实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率，应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。