新加坡AI初创公司Sapient Intelligence开发出层次推理模型(HRM)，在复杂推理任务上匹配甚至超越大语言模型性能，同时显著降低数据和内存需求。该架构模仿人脑双系统运作机制，通过高层抽象规划模块和低层快速计算模块协同工作，避免了链式思维推理的局限性。在极难数独和迷宫问题上，HRM仅用1000个训练样本就达到近完美准确率，而先进语言模型完全失败。

9月27日,中国物流与采购联合会主办的“2022中国同城即时物流行业峰会”在宁波举行。多点DMALL SaaS研发中心高级总监陈品竹受邀分享主题演讲《数智化履约助力实体零售提质增效》。

德尚韵兴医疗科技有限公司（德尚韵兴）正在应用英特尔(R)软件保护拓展（英特尔(R)SGX）和英特尔(R)oneAPI数学核心函数库（oneMKL），在边缘的医疗设备上保护其医疗人工智能算法和知识产权。

香港中大团队开发出ScreenCoder系统，能够直接将网页设计图转换为完整的HTML/CSS代码。该系统采用三个专门AI助手协作的方式：识别专家负责检测界面元素，规划专家构建布局结构，代码生成专家输出最终代码。测试显示布局准确率达75.5%，显著超越现有方法。该技术不仅提高了网页开发效率，还能作为训练数据工厂改进其他AI模型，为设计到代码的自动化转换提供了新的解决方案。

英特尔与苏州阿普奇物联网科技有限公司联合举办2024阿普奇生态大会暨新品发布会。

OpenAI 发布三款全新专有语音模型，包括 gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-mini-tts。这些模型基于 GPT-4o 开发，提供更准确的转录和语音合成能力，支持 100 多种语言，可通过 API 集成到第三方应用中。新模型在英语转录准确率方面表现出色，错误率仅为 2.46%，并支持语音定制和情感表达。

MBZUAI和巴黎综合理工学院研究团队系统评估了大语言模型对混合语言文本的理解能力，发现当英语中混入其他语言时模型性能下降，但其他语言中混入英语时性能反而提升，揭示了AI系统的语言偏见问题，并提出了通过专门训练改善的有效方案。

数字化技术是证券行业发展提质增速的核心动能，科技创新能力成为证券行业数字化转型的成功密码。

11月28日，腾讯安全与青藤云安全在北京召开发布会，宣布在云安全领域展开战略合作。以腾讯云提供的高效稳定、安全可控的云服务为基础，加码云安全建设，为行业客户提供“天眼云镜”企业私有数据中心主机安全解决方案。

微软研究团队发现AI推理模型存在"长度膨胀"问题——回答冗长啰嗦但准确性并未提升。他们提出GFPO方法，通过训练时生成更多候选答案但只学习最简洁有效的回答，成功将AI回答长度减少46%-85%，同时保持原有准确性。该方法在数学竞赛、科学问答等多个基准测试中表现优异，为AI推理效率优化提供了新思路。

Google Assistant是最聪明的智能助理；微软Cortana非常出色，排在第二位；亚马逊Alexa的学习速度比其他任何助理都要快。但是苹果的Siri呢？它仍在挣扎中。

借助Adjust InSight强大的功能和洞见，营销人员能够以隐私保护为前提，基于丰富数据做出明智营销决策，进而推动ROI增长

英特尔与苏州阿普奇物联网科技有限公司联合举办2024阿普奇生态大会暨新品发布会。

近日,阿里云携手英特尔(中国)主办的“英特尔创新大师杯”冷冻电镜蛋白质结构建模大赛宣布开放报名。据介绍,该赛事旨在探索人工智能在获取蛋白质结构原子模型方面的潜力。

为庆祝开源一周年，MindSpore社区邀请行业大咖、专家学者和社区开发者面向全球进行直播，MindSpore新特性和TinyMS新工具在此次直播中首次亮相。

作为蜜度以强大科研能力与深邃行业洞察研发的两大创新应用，跨模态信息检索和智能校对能够成为深化数据价值和提升工作效率的重要途径。

这项由不列颠哥伦比亚大学张翔和曹俊泰领衔的研究，揭示了大语言模型中一个被忽视的关键限制：分词系统对符号和算术推理能力的影响。研究团队发现，即使使用思维链提示技术，模型的推理能力仍受制于分词格式。通过将原子符号（如字母）明确分割的输入格式，可使模型在计数、排序和反转等任务上的准确率提升高达80%。实验证明，在优化分词条件下，较小模型甚至能超越更大模型的表现。这一发现颠覆了传统认知，提示我们分词设计对模型能力的重要性不亚于模型架构本身。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

这篇研究介绍了Moonshot AI团队开发的G1模型，该模型通过强化学习显著提升了视觉语言模型在游戏环境中的决策能力。研究团队首创了VLM-Gym训练环境，包含多种视觉游戏与统一接口，并开发了两代模型：G0通过纯强化学习实现自我进化，G1则结合感知增强冷启动与强化学习，在所有游戏中超越教师模型。最关键的发现是感知和推理能力在学习过程中相互促进，为解决视觉语言模型的"知道-行动"差距提供了新方向。

超分，即“超分辨率”，是指通过深度学习方式将低分辨率图片或视频的清晰度提高，获得更高分辨率