教育工作者们正努力研究AI及其他新兴技术工具，大力推动VR内容在课堂上的占比。

瑞士和德国研究团队通过创建GitChameleon测试平台，发现当前最先进的AI编程助手在处理特定版本代码库时成功率仅48-51%。研究揭示了AI系统的"版本困惑症"问题，即难以准确区分不同版本库的用法差异。通过自我调试和文档检索等方法可显著改善AI表现，为未来开发更可靠的版本感知AI编程助手提供了重要参考。

2018年10月24日-27日，2018微软技术暨生态大会（Microsoft Tech Summit）在上海世博中心举行，在会上，微软云及人工智能事业部全球资深副总裁Charlotte Yarkoni为大家介绍了Azure基于AI的混合云服务体验。

“苟日新，日日新，又日新”商汤王励精图治将此言刻在自己的澡盆上提醒自己清洁身体也要警醒思想。一千两百年后被儒家经典《礼记·大学》收录其中，强调人们要及时反省、不断革新。2023年4月10日，商汤科技发布了自研的大模型，命名为“日日新”。

为深度挖掘大数据，让大数据真正为产业贡献价值，第二届京东JDATA算法大赛已经启动。本届比赛京东联合中国信息通信研究院，将大赛升级为中国大数据算法大赛，旨在激发算法上的创新，释放数据价值，真正实现大数据的落地应用，吸引和培养专业人才。

近年来，AI（人工智能）技术的发展可谓突飞猛进来。迈入2021年，我们将看到AI带给人类越来越多的进步和繁荣。但需要警惕的是，AI正在被网络罪犯所利用，而且攻击手段变得越来越隐蔽和高明。

中科院研究团队发现了AI持续学习的数学规律，开发出能精确预测大语言模型在新领域学习过程中每一步表现的公式。该研究揭示AI学习本质是在两条隐藏轨道间切换，通过分布偏移和学习率衰减两个因素的相互作用实现。这一突破为优化AI专业化训练提供了科学依据，有望让未来AI助手在保持通用能力的同时获得更强的专业技能。

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。

谷歌DeepMind团队开发了名为Gemini的AI视觉理解系统，实现了从简单"识别"到复杂"理解"的突破。该系统不仅能识别图像中的物体，还能理解情感、关系和抽象概念，准确率达94.3%。通过多模态学习和跨模态注意力网络，Gemini展现出类似人类的常识推理能力，已在医疗、教育、自动驾驶等领域开始应用，为AI与人类协作开启新篇章。

2024年，人工智能依然是全球科技创新高地，也正在全产业的基础技术和基础设施。

通用型低码平台想进化为零码平台，在灵活度和易用性之间完美平衡是比较难的，所以零代码平台更可能以专用属型的平台形态出现。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

IBM首席执行官Arvind Krishna在接受CRN采访时预测称，今年IBM解决方案提供商将努力建立客户对AI的信任并扩展早期用例。

2018年底，V系列年度旗舰荣耀V20正式发布，作为2018年旗舰机的收官之作，这款新品也顺理成章地被很多人纳入新年礼物愿望清单之中。元旦过后，我们也拿到了这款机器，它到底值不值得购买呢?

长沙目前聚焦“三智一自主”在发展制造业的推动制造业高质量发展，分别是智能终端、智能网联以及智能装备，一自主就是自主可控及信息化，围绕“三智一自主”目前形成了四大优势。

复旦大学研究团队开发的AnyI2V系统实现了从任意条件图像到视频的生成突破。该系统无需训练即可处理多种输入模态（包括3D网格、点云等），支持用户自定义运动轨迹控制，并通过创新的特征注入和语义掩模技术实现了高质量视频生成，为视频创作领域带来了革命性的便利工具。

时至今日，还没有哪家主要制药企业能够在AI研究以及临床开发层面，拿出基于大数据的全面概述与成果比较，直到这篇论文出现。

中科院团队首次实现机器人视觉、语言、动作三位一体统一建模，开发出UniVLA模型。该模型采用创新的"世界模型"训练策略，通过观看视频学习物理规律，在多个基准测试中创下新纪录。LIBERO测试成功率达95.5%，比此前最好成绩提升10个百分点。技术突破在于将不同模态信息转换为统一数字令牌，实现端到端学习，为通用机器人智能奠定基础。

这篇来自韩国科学技术院（KAIST）的研究介绍了ReFoCUS，一种创新的视频理解方法。不同于传统视频AI模型使用固定的帧采样策略，ReFoCUS通过强化学习教会模型选择最相关的视频帧来回答特定问题。研究团队巧妙地将策略优化从输出文本转向输入视觉层面，让AI能够像人类一样识别关键视觉证据。实验结果表明，这种方法在多个视频问答基准测试中显著提升了性能，特别是在处理复杂的长视频内容时。ReFoCUS代表了视频AI的一个重要范式转变，未来有望应用于更智能的视频内容理解系统。

俄国研究团队开发出InnerControl技术，通过训练轻量级"内心解读器"监控AI绘画过程中的中间特征，实现全程实时控制指导。该方法在深度控制任务中比现有最佳方法提升7-10%精度，同时保持图像质量，解决了AI绘画控制不精确的核心问题，为更可靠的AI创作工具奠定基础。