11月16日，2023智慧家庭产业链大会·中国移动连楹智慧家庭创客马拉松大赛决赛在杭州成功举行。

什么是完全体形态的智能终端？

在今天举办的冬季新品发布会上，华为推出一款创意设计和功能组合的腕间新品华为WATCH Buds-----业界首款弹盖磁吸式耳机手表。

ServiceNow研究团队开发了一种名为RLRF的新方法，通过强化学习显著提升了AI生成矢量图形(SVG)的质量。与传统方法不同，RLRF让AI能够"看到"自己生成的SVG代码渲染后的效果，并据此获得反馈。研究表明，这种方法不仅提高了生成图像的视觉准确性，还使代码更加简洁高效，并能够轻松泛化到从未见过的图像类型。这一突破为从图像或文本自动生成高质量矢量图形铺平了道路，对设计和开发领域具有重要意义。

要制定正确的策略并确保良好的关系，以最大限度地提高投资回报率。

接下来的每一个技术讲解，会围绕一个核心问题——这些技术如何在日常生活和工作中派上用场？

厂商和解决方案提供商致力于让客户应对GDPR不那么困难，推出了各种功能和能力评估GDPR相关数据所在位置、将用户意愿偏好付诸行动、让用户能够统一查看关于企业组织的所有数据、以及为未来管理GDPR数据制定计划。

腾讯AI实验室推出认知内核-专业版，这是首个完全开源且几乎免费的AI智能体框架。该框架通过创新的分层架构和统一接口设计，最大化利用大语言模型能力，避免对昂贵专有工具的依赖。研究团队还训练了8B参数的CK-Pro-8B模型，在GAIA基准测试中超越同等规模开源模型，为AI助手的民主化发展提供了重要技术基础。

一个新技术的磅礴发展，需要杀手级应用的撬动，5G亦如此，整个产业都在寻找着市场的走向和趋势。

南洋理工大学等机构联合开发的LongVie系统突破了AI长视频生成的技术瓶颈，能够生成长达一分钟的高质量可控视频。该系统通过统一初始化、全局控制标准化、多模态控制框架和退化感知训练等创新技术，解决了传统方法中时间一致性差和视觉质量下降的核心问题，在视频编辑、场景转移和3D模型动画等应用领域展现出巨大潜力。

这项研究首次创建了CommonForms大规模表单数据集，从800万PDF文档中筛选出5.9万份高质量表单，涵盖20多种语言和14个领域。基于此训练的FFDNet模型在表单字段识别上超越Adobe Acrobat，能识别文本框、复选框和签名区域，训练成本仅500美元且完全开源，为自动化表单处理提供了经济实用的解决方案。

这项由普林斯顿大学和加州大学欧文分校研究人员完成的研究揭示了一个令人担忧的发现：恶意行为者可以利用多种自由度来增强AI网络安全助手的攻击能力，且无需外部帮助。研究表明，即使只有约36美元的计算预算，这些改进也能使性能提高40%以上。这一发现对网络安全风险评估提出了新要求：必须从动态角度考虑AI系统可能被改进的各种途径，而非仅进行静态评估。

这项由西班牙Komorebi AI公司发表的研究提出了"可配置偏好调优"（CPT）框架，解决了传统AI只能用固定风格写作的问题。通过合成数据训练，CPT让AI能根据系统指令动态调整写作风格，从正式商务到创意文学都能胜任。实验显示该方法在多个模型上都取得显著效果，为个性化AI应用开辟了新路径。

斯坦福和伯克利联合开发了DeepScholar-Bench系统，专门评估AI进行学术研究综述的能力。研究通过让AI撰写论文的"相关工作"部分，从知识综合、检索质量和可验证性三个维度测试AI表现。结果显示最先进的AI系统综合得分不超过19%，表明AI学术研究能力仍有巨大提升空间，为未来AI助手发展指明了方向。

医院，是治病救人的场所，然而面对勒索病毒这一肆虐网络世界的“流行病”，医院几乎束手无策，甚至成为主要受害者。

混合办公的推行，需要一个全新的运行模式，并且将至少涉及三个层面的变革——文化的、流程的，以及技术的。

谷歌和香港大学研究团队提出Learn-by-interact框架，让AI智能体通过自主与环境互动来学习，核心创新是"逆向构建"机制，能将失败操作转化为有价值训练数据。在四个真实环境测试中，该方法显著提升了AI在软件编程、网页操作、桌面应用等复杂任务中的表现，为构建实用AI助手开辟新路径。

在2021世界人工智能大会期间，苹果公司副总裁、大中华区董事总经理葛越分享了关于《Apple“芯”系创新》的主题演讲。

文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能，这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法，并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试，作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告，展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。

蚂蚁集团与西湖大学联合开发的AWORLD开源框架，通过分布式并行训练将AI助手的练习效率提升14.6倍，成功将Qwen3-32B模型在GAIA测试中的准确率从21.59%提升至32.23%，在最困难任务上甚至超越了GPT-4o等商业AI产品，为"从练习中学习"的AI训练理念提供了实用解决方案。