南加州大学研究团队开发出一种名为PILS的新技术，能够通过分析AI模型输出时的概率信息来破解隐藏的系统指令。这种方法通过观察AI生成文本过程中多个步骤的"思考轨迹"，将隐藏提示的恢复成功率提高了2-3.5倍。研究发现AI模型的概率输出存在于低维空间中，可以用数学方法进行压缩和逆向分析。这项发现对AI安全具有重要影响，揭示了当前依赖隐藏指令的安全机制可能存在漏洞，为AI安全防护提出了新挑战。

5G毫无疑问是今年巴展的焦点，作为 5G 产业链中的重要一环，高通成为存在感最高的参展商，阿蒙则成为最忙的人。

哈佛大学研究团队首次实现了人工智能的"流等变性"，让机器能够像人类一样理解时间中的运动和变化。这项突破性研究开发出FERNNs神经网络，不仅能识别物体位置，还能理解运动规律。实验显示，该技术在运动预测任务中性能提升50倍，并具备零样本泛化到新运动模式的能力，为自动驾驶、机器人、视频分析等领域开辟了新前景。

南洋理工大学研究团队开发的NVG技术革新了AI图像生成方式，让AI学会像画家一样分层创作。该技术将图像分解为9个粒度层次，从整体构图到精细细节逐步生成，不仅提高了图像质量，还提供了前所未有的结构控制能力。在多项评测中NVG均优于现有方法，仅需9步即可生成高质量图像，为数字艺术创作和AI可控生成开辟了新路径。

Prime Intellect团队首次实现320亿参数AI模型的全球分布式强化学习训练，开发了INTELLECT-2推理模型。该研究突破了传统中心化训练的限制，通过PRIME-RL框架、SHARDCAST权重分发和TOPLOC验证系统，让全球任何拥有GPU的计算机都能参与大模型训练，显著降低了AI开发门槛，为AI民主化发展开辟了新路径。

5月19日，微软年度开发者大会Build 2020以完全数字化的形式在线上开幕。48小时内，微软通过一系列在线直播和互动环节，向来自全球的软件及移动应用开发者、数据科学家、IT专家社区展示其围绕开发者、智能云、生产力、协作工具等推出的一系列最新举措和成果。

这项由18所顶尖高校联合开展的研究推出了革命性的AI代理评估平台xbench，彻底改变了传统以技术能力为中心的评测方式，转而采用真实职业场景的实战检验。研究团队在招聘和营销两个专业领域构建了完整的评估体系，让AI代理像实习生一样直接承担真实工作任务，用实际成果证明商业价值。通过对九个主流AI代理的全面测试，发现不同模型在专业任务中的表现差异显著，技术评测高分未必转化为实用价值。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

本研究由斯坦福大学等顶尖学府联合提出SkillBlender方法，让人形机器人像人类学习技能一样先掌握基础技能，再智能混合应对复杂任务。通过预训练行走、伸手、蹲起、踏步四种原始技能，系统能以最少的奖励设计完成复杂全身协调任务。新建的SkillBench测试平台包含三种机器人、八项任务，并创新性地评估动作准确性和自然度。

KTH皇家理工学院研究团队通过收集6万个AI智能体运行轨迹，首次系统性地揭示了当前AI评估方法中存在的严重随机性问题。研究发现，即使在确定性设置下，同一智能体的表现仍可能波动2-6个百分点，许多声称的技术"改进"可能只是评估噪音。团队提出了基于统计功效分析的严格评估框架，为建立可靠的AI性能评估体系提供了科学指导。

2021年8月15日，一年一度的“新物种爆炸·吴声商业方法发布2021”如约而至，以下为《吴声造物》梳理的演讲全文。

Anthropic和Open Philanthropy研究人员发现，之前声称AI推理模型存在"准确率崩溃"的研究实际上混淆了推理能力和物理限制。通过重新分析发现，AI模型在遇到输出长度限制时会主动停止，而非推理失败；部分测试题目本身无解却被当作失败案例；改用程序生成方式后，模型在复杂问题上表现出色，揭示了AI评估方法的重要缺陷。

STORM框架是一种创新的对话系统研究方法，通过模拟用户和AI助手之间的信息不对称来解决意图触发性问题。研究发现中等程度的不确定性（40-60%未知信息）在某些情况下能够优于完全透明，挑战了传统的AI设计假设。通过对四种主流语言模型的测试，团队确定了不同模型在处理用户意图形成过程中的独特特点，为任务导向对话系统设计提供了实用指导。这项研究对隐私保护设计和偏见缓解具有重要启示，表明信息的战略性限制可能比信息最大化更有效。

AMD锐龙 8000G系列“组合拳”，解决企业商用办公场景核心痛点。

想象一下，你正在浏览一张复杂的家庭聚会照片，想向视力障碍的朋友描述照片中特定人物的表情和姿态，或者你需要从监控视频中准确描述某个可疑物体的细节。在这些场景中，我们不仅需要描述整张图片或整段视频，更需要聚焦于特定区域，提供精确而详细的描述。

北京大学等七所院校研究团队通过"图灵眼测试"发现，包括OpenAI o1、Claude-4在内的15个顶级多模态AI模型在人类轻松完成的基础视觉任务上几乎全军覆没，成功率接近零。研究揭示问题根源在于AI视觉编码器的泛化能力缺陷，而非推理不足，为改进AI视觉系统指明了新方向，对自动驾驶、医疗影像等应用具有重要警示意义。

2023年会是3D数字人的元年，数字人在这一年将真正跨越2D时代。

腾讯等机构提出Composition-RL方法，通过将多个简单问题组合成复杂问题来提升大语言模型推理能力。该方法解决了AI训练中"太容易题目"无效的问题，在4B-30B参数模型上获得3-10%性能提升，特别是跨学科组合训练效果显著，为AI训练资源高效利用提供新思路。

2023年会是3D数字人的元年，数字人在这一年也将真正跨越2D时代。

谭待认为，区块链浪潮的来临并不是要取代互联网，而是让互联网发展得更好，区块链可以作为价值互联网的重要基础设施去推动互联网新一轮的进化，而且在技术上区块链可以与人工智能、大数据互相促进发挥更大的价值。