亚利桑那州立大学等多所高校联合研究发现了AI评估中的"偏好泄漏"现象：当大语言模型既用于生成训练数据又用于评判学生模型时，会产生系统性偏见，偏爱体现自己风格的回答。研究显示这种偏见可达23.6%，比已知的自我中心偏见影响更严重，可能导致AI评估排行榜出现系统性偏差，威胁AI评估体系的公正性。

在近日举行的英特尔FPGA技术大会上，英特尔公布了一系列的软硬件创新方案，包括全新可定制解决方案英特尔eASIC N5X、英特尔开放式FPGA开发堆栈（英特尔OFS），加速FPGA市场的发展。

生命在于运动，健康打卡成为时尚，每天在各种运动APP上打卡的人越来越多。华为运动健康APP为用户提供了自己的专属打卡数据，不仅有周报、月报、年报等各种运动数据，还有健康检测、运动指南、热门活动等内容。

MTS AI研究团队提出RewardRanker系统，通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型，在多种编程语言上表现优异，甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化，系统能从多个代码候选中选出最优方案，为AI编程助手的实用化奠定基础。

2018年11月29日，由亿欧公司主办的以“智能产业，美好生活”为主题的2018亿欧创新者年会暨第四届创新奖颁奖盛典在北京国贸大酒店正式举行。

「通义千问」正式发布，「通义千问」只是开始。

微软研究院等机构提出GMPO方法，通过几何平均替代算术平均处理强化学习中的词元级奖励，解决GRPO训练不稳定问题。该方法在数学推理任务上平均提升4.1%准确率，在多模态推理中提升1.4%，同时保持更稳定的重要性采样比率和更高的探索能力，为大语言模型训练提供了更可靠的优化策略。

这项由华盛顿大学和微软联合开发的OMNIGUARD研究，提出了一种高效的AI安全检测方法，能够跨越语言和模态（文本、图像、音频）识别有害内容。该方法通过发现大型语言模型内部的通用表示，构建轻量级分类器，比现有方法准确率高出11.57%-20.44%，同时速度提升约120倍。OMNIGUARD在73种语言和多种模态攻击测试中表现出色，展示了极高的数据效率和适应性，为AI系统安全防护提供了重要突破。

强化学习存在推理效率问题，阿里千问团队发明推理二八法则，解决AI选择困难症

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。

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。