武汉大学团队开发出FinCDM金融AI认知诊断框架，首次将教育心理学的认知诊断理论应用到金融AI评估中。该框架能像医生体检一样精确诊断AI模型在70个金融概念上的具体掌握情况，而非传统的粗糙总分评估。研究构建了基于CPA考试的高质量数据集，对30个AI模型的测试揭示了模型间的隐藏差异和现有评估的盲区，为金融AI的精准选择和针对性改进提供了重要工具。

作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。

9月15日，2020线上智博会5G创新发展高峰论坛上，高通公司中国区董事长孟樸发表了《携手合作 开启5G智能互联》的主题演讲。

香港中文大学等机构联合发布Grove MoE架构，创新性地将专家系统分组并配备共享辅助专家，实现动态资源调配。该33B参数模型仅需激活31.4-32.8B参数，在数学推理、编程等任务上显著超越同规模竞品，在MMLU-Pro测试中达72.8分。架构借鉴big.LITTLE处理器设计理念，通过智能负载均衡机制提升计算效率。

“成为下一个”或“挑战”ChatGPT的姿势。

这或许是马云最后一次以阿里巴巴董事局主席的头衔出现在云栖大会的台上，他再一次谈到“相信”——仍然是“因为相信，所以看见”——他就像一个布道者，继续强调他对数据的重视，对科学的尊重，以及他对制造业的念念不忘和对未来的预言。

谷歌一直在强调用Gemini将AI践行到底，只不过这次在中国的内容，传递了很多特色故事，这些故事有谷歌的AI如何点亮中国传统文化，如何创造种类繁多的AI应用，以及更重要的，如何赋能中国开发者的成功出海。

颠覆式创新还是学术诈骗？韩科院联名谷歌发布新模型架构MoR

Google研究团队开发了名为CausalArmor的AI安全防护系统，专门解决"间接提示注入攻击"问题。该系统通过分析AI决策过程中的因果关系，能够精准识别隐藏在正常内容中的恶意指令。与传统防护方法不同，CausalArmor采用"按需防护"策略，仅在检测到威胁时才启动防护机制，在保证高安全性的同时不影响正常工作效率。实验显示该系统将攻击成功率降至接近零，为AI智能体安全提供了突破性解决方案。

一方面，华为、BAT等科技和互联网公司正在打破汽车业的传统集中度。另一方面，新晋亮相车展的新兴厂商们实现车型量产，并不意味着它们将进入收获期，未来的一两年时间才是生死大考。

作为首站首场活动，2018年6月7日，主题为’变数字势能为企业动能”的构建面向未来的混合云城市巡展在北京举行。来自中科睿光、中国信通院、飞鹤乳业、网智易通、英特尔的专家分享了各自对于混合云的洞见和实践。

提出推进数据空间建设总体实践路径的建议：丰富完善数据基础制度体系、加强核 心技术研发和数据基础设施建设、构建多层次数据流通交易市场体系、加强数据空间领域国际合作等。

继南水北调、西电东送之后，又一超级工程——东数西算全面启动，数据存储产业有望获益。

Meta团队开发出CLUE系统，这是一种无需人工标注数据就能判断图像安全问题的AI方法。该系统通过将主观安全规则客观化、智能筛选相关规则、分解复杂条件、消除判断偏见等创新技术，在测试中达到95.9%召回率和94.8%准确率，显著超越传统方法。这项突破为内容平台提供了高效灵活的安全检测工具，有望改变网络内容审核的现状。

近日，由西门子主办的“一带一路”国际合作论坛在京举行。本次论坛以“共商·共创·共赢”为主题，探讨如何借助创新和数字化技术共创价值，并通过不断增强合作，助力“一带一路”相关国家和地区构建可持续的未来。

斯坦福大学研究团队创建了全球首个创意写作评估基准LitBench，通过分析Reddit写作社区的4万多对故事比较数据，训练AI模型判断创意写作质量。研究发现专门训练的小型奖励模型（78%准确率）能超越大型语言模型评委（73%），但添加推理链反而降低了表现，揭示了创意评判需要直觉性判断的特点。

英特尔自2019年以来就与阿里巴巴 PAI团队紧密合作，将英特尔人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术应用到DeepRec中，针对算子、子图、runtime、框架层和模型等多个层面进行优化，以充分发挥英特尔软硬件优势，助力阿里巴巴加速内外部AI业务性能。

这项研究开发了VIDEO-RTS系统，仅用传统方法3.6%的训练数据就让AI学会了真正的视频推理能力。系统采用"纯强化学习"跳过死记硬背阶段，结合"稀疏到密集"的自适应推理策略，在五个权威测试中平均准确率提升2.4%。这一突破性进展可能改变AI视频理解的发展方向。

这项由俄罗斯AIRI实验室主导的突破性研究发现，AI模型的单个记忆向量能够完美压缩和复原多达1568个文本片段，压缩比达到1500倍。研究测试了14个不同模型，揭示了AI系统巨大的未开发记忆潜力，但当前利用率仅30%。这一发现不仅挑战了对AI记忆机制的传统认知，更为未来更高效的AI系统设计开辟了新方向，有望让AI助手拥有更强的长期记忆和信息处理能力。

香港科技大学团队开发了名为CoPart的革命性3D生成技术，它模仿人类设计师的工作方式，将复杂3D物体分解为多个部件分别生成再组装。该技术采用双重编码策略和相互指导机制，确保各部件既精细独立又协调统一。研究团队还构建了包含91000个部件的大规模数据集PartVerse。实验显示CoPart在生成质量上显著优于传统方法，并支持部件编辑、关节物体生成等多种应用，为3D内容创作开辟了新方向。