我们人类拥有独一无二的文化、历史和语言。在日益全球化的当下，我们必须充当这一独有文化遗产、人类身份基石的守护者。

爱立信研讨会“ToB那些事”观点汇

西安电子科技大学研究团队提出MST-Distill框架，创新性地解决了跨模态知识蒸馏中的教师选择和知识漂移问题。该框架通过专业化教师混合体系和动态路由机制，让AI能够像人类一样综合处理视觉、听觉、文本等多种信息，在五个多模态数据集上均取得显著性能提升，为构建更智能的多模态AI系统提供了重要技术基础。

最近，娱乐圈发生了一件连剧作家们都很难创作出的剧情：当整个行业未来悬于不确定之际，一位“统治”了影视界40年之久的天才开始向一个咄咄逼人的闯入者发起进攻。

DeepSeek今年1月发布R1模型引发行业震动，其创新在于以极低成本实现与科技巨头相当的AI性能。面对美国芯片限制，DeepSeek通过优化现有资源、使用合成数据等策略，仅用OpenAI 1.2%的投入就达到更优基准测试结果。这种效率优先的方法迫使OpenAI等公司重新审视发展策略，推动行业向并行创新轨道发展，同时也引发了关于AI自主评估和数据治理的新思考。

中国人民大学研究团队开发了名为DeepCritic的AI批评框架，解决了现有AI监督模型批评过于浅薄的关键问题。该系统通过两阶段训练让AI学会深度思考和多角度分析，在数学推理任务上显著超越现有模型，甚至让小规模模型超越大十倍的系统，为构建安全可控的AI系统提供了新路径。

哈佛大学和微软研究院团队开发出突破性的多模态情感理解AI系统，能同时分析文字、语音、面部表情和肢体动作，情感识别准确率达95.7%，接近人类专家水平。该系统成功解决了传统技术无法理解讽刺、文化差异等复杂情感表达的难题，在医疗诊断、个性化教育、客户服务等领域展现巨大应用潜力，为实现真正理解人类情感的人工智能奠定了基础。

当其他企业还在低谷中上下求索的时候,二十余年来始终以“数字中国”为使命的神州数码集团,却在2022年一季度业绩大考中给出了营收增长19%、净利润增长20%的优异成绩。

近十年，Google在可穿戴设备上的押宝一直眼光毒辣，这次它又把希望寄托在智能手表身上。

INCYMO.AI 推出了一个革新性的 AI 驱动创意平台，专注于移动游戏广告制作。该平台基于 10 万多个市场验证广告的数据分析，通过 AI 技术为游戏营销人员提供创意构思和广告生成服务。在创意疲劳、用户获取成本上升和隐私限制的当前环境下，该平台为游戏营销开辟了一条数据驱动的全新道路。

这项研究探究大语言模型从真实文本中推断因果关系的能力，创建了首个真实世界基准数据集ReCAST。研究发现，即使最先进模型在此任务上表现也不佳，最高F1分数仅为0.477。模型尤其难以处理隐含因果关系、区分关键因素与背景信息，以及整合长文本中分散的信息。这揭示了当前语言模型在真实世界因果推理方面的重大局限，为未来研究指明了方向。

昨日，华米科技2018年度新品发布会在京召开，活动上共推出三款新品，分别是AMAZFIT智能手表、AMAZFIT米动健康手环1S，以及全球智能穿戴领域第一颗人工智能芯片——黄山1号。

在2018年，我们有望看到更多的医疗领域因为量身定制深度学习技术出现革命性的变革，包括病理学和遗传学。在未来的一年里，放射领域将不会是唯一一个受益于人工智能奇迹的领域，但它肯定是首批受益的领域之一。

《哈佛商业评论》说，就目前来看，人工智能有五种学派。我们需要看看以人工智能为中心的观点，以了解你适合的位置以及如何在工作场所做好准备并做出应对。

今天，3D IC技术已经成为电子产品设计和制造的分水岭。3D IC的架构在一定程度上推动摩尔定律不断向下，促使摩尔定律焕发新生活力。

随着人工智能在各行各业的快速普及,70%的工作技能将包含AI元素。本文介绍了AI招聘公司Raya Advisory的CEO Yasi Baiani对未来就业趋势的预测,以及她给求职者的5条实用建议,包括优化LinkedIn档案、有针对性地求职、积极社交networking等,帮助求职者在AI时代脱颖而出。

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中国人民大学联合北京智源人工智能研究院推出WebThinker框架，首次实现AI在推理过程中自主搜索网络、深度探索网页并撰写研究报告。该系统突破传统AI知识局限，具备类似人类研究员的主动信息获取能力，在多项复杂推理和报告生成任务中显著超越现有方法，为AI应用开辟新方向。

PPG副总裁兼首席信息官Bhaskar Ramachandran正在领导一项多方面的转型战略，通过云技术和AI推动创新、客户增长和新能力建设。他采用"云端唯一"而非"云优先"策略，目前已实现97%的云迁移率。PPG利用AI优化涂料配方研发和质量控制，每年投入7亿美元研发资金。在生成式AI应用中，公司花费8个月时间训练IT服务台聊天机器人。

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。