Lexsi Labs开发的C-?Θ技术革新了AI安全控制方式，从传统的实时监控转向一次性内在改造。该技术通过精确识别AI内部负责安全判断的神经回路（占比不到5%），对其进行定向调整，使AI天生具备更强的有害内容识别和拒绝能力。实验表明，经改造的模型对有害内容拒绝率提升至75-93%，而对正常功能影响极小，为AI安全部署提供了更高效、可靠的解决方案。

无论是在高速互连中协同工作的高性能AMD EPYC CPU和Radeon Instinct GPU，还是AMD开放的生态系统支持的开源AMD ROCm异构计算软件，都为HPC用户带来了足够靓眼的成绩。

所谓的“51%攻击”早已成为一种众所周知的高危加密货币攻击向量。

除了医疗领域，人工智能的创新无处不在，Gartner的数据显示，未来几年人工智能的发展将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的CIO的五大投资重点之一。

SeedVR2是南洋理工大学与字节跳动团队共同研发的一步视频修复模型，通过扩散对抗式后训练实现高效视频增强。该模型突破了传统扩散模型需要多步采样的限制，引入自适应窗口注意力机制和特征匹配损失，成功在单步内实现高质量视频修复。实验表明，SeedVR2能以4倍速度提升达到甚至超越多步方法的效果，特别在处理真实世界高分辨率视频时表现优异。

4月22日，2024世界智能产业博览会推介会（天津站）暨WIE-Link生态共建伙伴计划发布在天津顺利召开。

PA 2.0到底如何更高效地赋能业务?北森通过几个场景案例,分别展示了五个维度的解决方案能力。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

宾夕法尼亚州立大学研究团队开发的AttnTrace技术，通过分析AI大模型的内部注意力机制，能够快速准确地追踪影响AI回答的关键文本内容。该技术解决了传统方法效率低下和准确性不足的问题，在多项测试中表现卓越，为AI安全防护和可解释性研究开辟了新方向。

北京交通大学等机构联合开发出首个多图像视觉定位AI模型Migician，能像人类一样在多张图片中精确定位目标物体。该模型平均准确率达63.82%，比同类AI高出25个百分点，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域具有广泛应用前景。研究团队构建了63万样本数据库和全面测试平台，并将所有资源开源，为多模态AI发展开辟新方向。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

这项研究提出了一种名为"断点思维链推理"的创新方法，颠覆了大语言模型中"完整思考过程必不可少"的传统观念。研究表明，在思考链中途截断并直接生成答案竟能达到甚至超过完整推理的准确率，同时显著节省计算资源。基于此，研究者开发了"断点采样"框架，在思考轨迹数量、每轨迹解答数量和思考截断深度三个维度上灵活分配资源。在多个复杂推理基准测试中，断点采样实现了更优的准确率与计算成本平衡，为资源受限环境下的AI部署提供了实用解决方案。

目前TDSQL 可以提供公有云、专有云两种部署方案，可以分配基于MySQL协议的CDB（关系型数据库）实例、DCDB（分布式数据库）实例、ADB（分析型数据库）实例。我们选择了一部分针对金融交易类业务场景的优化，看看金融交易类业务特点。

清华大学团队开发出RLPR框架，让AI无需外部验证器就能自我评估推理质量。通过观察模型生成正确答案时的概率分布，AI学会了自我反思和改进。该方法在七个测试基准上显著提升了AI的推理能力，甚至超越了使用专门训练验证器的方法，为AI发展开辟了新道路。

由蒙纳士大学和AWS AI实验室联合开发的CTF-DOJO是全球首个网络安全AI训练环境，包含658个真实CTF挑战。通过创新的CTF-FORGE自动化系统，仅用486个高质量训练样本就让AI在三大权威测试平台上取得显著提升，32B模型达到31.9%成功率，媲美顶级商业系统，为开源AI安全研究开辟新路径。

数智化时代，企业主数据如同“新石油”，是驱动企业运营和决策的核心动力。用友 BIP 企业画像主数据服务运用大数据处理和分析技术，帮助企业快速甄别目标企业全貌画像信息，降低经营风险，助力企业决策，为企业提供更便捷、高效的服务。

陕西科技大学可以采用按需使用，按用量付费的方式来使用IT资源，而无需像传统本地虚拟化环境那样事先采购软硬件，并对容量做出规划。

微软团队开发的EdiVal-Agent是首个针对AI图像编辑的自动化评估系统，能像专业评委一样从指令遵循、内容一致性和视觉质量三维度评分。该系统与人类评审一致性达81.3%，测试发现Nano Banana表现最均衡，GPT-Image-1指令遵循最佳但一致性不足，大多数模型在数量变化任务中成功率低于25%。

17年前，在面临SARS的威胁时，中国的科技领域尚处于起步阶段。而此次新型冠状病毒对中国科技行业的发展又意味着什么？十余年的科技发展究竟给中国的公共卫生事业带来了哪些变化？

我们希望通过收益匹配价值创造、激励匹配市场发展、秩序规则匹配业务场景，让伙伴和华为的合作有收益、有发展、共未来。“伙伴+华为”，同心同行，让数智世界一触即达，迸发+∞能量。