2021年7月10日,上海——在2021 WAIC世界人工智能大会上,全球领先的人工智能平台公司商汤科技重磅发布智能汽车解决方案独立新品牌SenseAuto绝影,并首次展现完整布局。

这项研究介绍了FastTD3，一种简单却高效的强化学习算法，能显著加速人形机器人的训练过程。由加州大学伯克利分校团队开发，FastTD3通过四个关键优化——并行模拟、大批量更新、分布式评论家网络和精心调整的超参数，在不到3小时内解决了复杂的人形机器人控制任务，并成功实现了从模拟到实体机器人的技能迁移，为机器人学习研究提供了宝贵的开源工具。

这项由希伯来大学、IBM研究院和耶鲁大学联合完成的综合性研究，首次系统梳理了大语言模型智能代理评估领域的完整现状，涵盖基础能力评估、应用场景测试、通用能力考量和开发框架四大维度，为这个快速发展的领域绘制了详细地图，并指出了向现实化、动态化、细粒度评估发展的重要趋势。

博洛尼亚大学团队开发出情感增强的AI系统，通过结合情感分析和文本分类技术，显著提升了新闻文章中主观性表达的识别准确率。该研究覆盖五种语言，在多项国际评测中取得优异成绩，为打击虚假信息和提升媒体素养提供了新工具。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

众所周知，NAND闪存的发展历经了从SLC、MLC到TCL、QLC的四个阶段。每个阶段的发展，都伴随着成本下降和容量及密度的上升，推动了闪存的进一步普及，但从性能和寿命角度，质疑也始终不绝于耳。

圣母大学研究团队发布了迄今最全面的大语言模型跨学科应用调研报告，系统梳理了AI在人文、商业、科学工程等13个领域的应用现状。研究发现，大语言模型在文本处理和模式识别方面表现优异，但在创造性思维和价值判断上仍有局限。报告强调人机协作是未来发展方向，并为不同需求用户提供了具体的模型选择建议。

CIO们正面临众多复杂挑战，其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题，人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括：AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。

这项由华盛顿大学和微软联合开发的OMNIGUARD研究，提出了一种高效的AI安全检测方法，能够跨越语言和模态（文本、图像、音频）识别有害内容。该方法通过发现大型语言模型内部的通用表示，构建轻量级分类器，比现有方法准确率高出11.57%-20.44%，同时速度提升约120倍。OMNIGUARD在73种语言和多种模态攻击测试中表现出色，展示了极高的数据效率和适应性，为AI系统安全防护提供了重要突破。

自首届网络安全攻防实战演练开展以来，这一活动已成为网络安全领域备受关注的大事件。今年，攻防实战演练更上升到了一个全新高度，包括行动任务数量、演练周期时长、攻击强度以及演练类别等，较以往都有极大提升，堪称“史上最难攻防季”。

为了对抗这些威胁，Akamai推出Akamai Hunt安全服务，以及Akamai无代理分段，借助Zero Trust框架和微分段来保护企业的网络、知识产权和员工，以阻止恶意软件在网络内的横向移动。

华为数字能源无疑是幸运的。脱胎于原先的网络能源产品线，服务于站点与数据中心业务领域客户提供的能效解决方案，在12年后因为“碳中和”成为华为主航道。

这使得解决Web安全的主流技术——WAF传统技术面临各种挑战。越来越多的企业对WAF的防御有效性、业务性能影响性以及高昂的维护成本等问题产生不满和质疑。

在全球半导体短缺与贸易战的双重压力之下，Arm与x86两大架构阵营所代表的芯片技术正受到高度关注。但就在这股洪流之下，开源RISC-V芯片架构正悄然发展成第三种完全可行的架构方案，更便宜、更灵活而且不受政治立场的左右。

UCloud正式发布新一代归档存储产品，在保证高可靠性的基础上，为用户提供了业界最低价格的归档存储解决方案，帮助更多企业存储数据资产，留住更多值得挖掘的数字财富。

特拉维夫大学研究团队通过分析GCG攻击机制，发现越狱攻击的成功依赖于"注意力劫持"现象，即攻击后缀能占据AI注意力机制的主导地位。研究表明，攻击的万能性与劫持强度直接相关，并基于此开发了增强攻击效果和防御攻击的实用方法，为AI安全研究提供了新视角。

麦吉尔大学研究团队开发了DrafterBench，这是首个专门评估AI在工程技术图纸修改能力的测试平台。通过对1920个真实工程任务的测试，研究发现即使最先进的AI模型也只能达到80%的准确率，在处理复杂多步骤操作时表现不佳。该研究为工程领域的AI应用提供了重要的评估标准和发展方向。

中科院团队提出SRFT新方法，通过同时进行监督学习和强化学习，并使用熵感知机制动态平衡两种训练方式，让AI在数学推理任务中取得显著提升，准确率达59.1%，为AI训练提供了新的有效范式。

本文介绍了如何通过知识图谱对多源异构的数据进行数据集成，以及百分点使用知识图谱进行数据集成的几种方案和如何通过元数据与存储分离查询的方案赋予知识图谱“动态”的特性。

我们判断，“双碳”解决方案市场将“扶摇直上”，极具“实践智慧”的厂商是企业首选项。