戴尔科技智能数据平台与网络韧性解决方案：既能承载数据驱动创新，又能抵御安全风险。

这项由亚利桑那州立大学研究团队完成的开创性研究，首次系统评估了大型语言模型解释幸福概念的能力。研究构建了包含43880个解释的大规模数据集，采用创新的"AI评判员"框架进行评估。结果显示：大型模型显著优于小型模型，专家解释比普通解释更具挑战性，身体健康概念最易解释而社会健康概念最难。通过微调训练，小型模型的表现可大幅提升，甚至在特定任务上超越更大规模的模型，为AI在健康咨询领域的应用提供了重要参考。

在眼下严重的疫情面前，在家办公成了确保防疫、承担企业社会责任、又兼顾企业日常运营的主要工作方式。防御新型肺炎或倒逼企业远程协同，成为落地在家办公的契机。

上海人工智能实验室联合多家机构提出SeC视频分割技术，通过大型视觉语言模型构建物体概念表示，突破传统像素匹配局限。该技术在复杂场景变化中表现卓越，比SAM 2.1平均提升11.8分，并构建了专门的SeCVOS测试集验证效果，为视频编辑、自动驾驶等应用带来新突破。

LUNGUAGE是由KAIST、微软和多家医疗机构联合开发的胸片X光报告结构化评估框架，解决了现有评估方法忽视时间连贯性和细节准确性的问题。该框架包含1,473份专家标注的胸片报告和80份纵向序列标注，通过两阶段结构化流程将自由文本转化为结构化表示，并提出LUNGUAGESCORE评分系统同时评估语义、时间和结构维度的准确性。实验证明该框架可有效评估各类报告生成模型，为放射学AI带来突破性进展。

华中科技大学研究团队提出SaM框架，通过动态选择和合并领域专家模型来改进大语言模型的命名实体识别能力。该方法摒弃传统"万能模型"思路，采用专业化分工策略，根据领域相似性和采样评估智能选择专家，然后融合其能力形成针对性强的任务模型。实验显示平均性能提升10%，某些领域达20%提升，同时具备良好的可扩展性和适应性。

Captions公司研究团队开发的Mirage模型实现了从音频直接生成说话视频的突破。该技术能准确生成与声音匹配的面部表情、唇型同步、手势动作和环境背景，甚至可仅从音频推测说话者外貌特征。基于统一的Diffusion Transformer架构，Mirage避免了传统方法的复杂专用模块设计，展现出卓越的情感表达和细节还原能力，为内容创作、教育培训和无障碍技术等领域开辟了新的应用可能。

TVP大咖们以《数字化辅助资本高效运转》为主题，带着与会者们一起潜入金融科技2.0的时代深水区，畅游金融科技的过去、现在与未来。

将学术机构、研究机构以及商业企业的力量集中起来，我们有望成功构建起具备实用性的量子计算机，并真正开启量子计算的新时代。

中科院团队开发了名为IKEA的AI搜索助手系统，解决了现有AI过度依赖外部搜索或内部知识的问题。该系统通过创新的知识边界感知机制和奖励设计，让AI学会准确判断何时使用内部知识、何时进行搜索。实验结果显示，IKEA在保持高准确率的同时，将搜索次数减少了50%以上，为开发更智能、高效的AI助手提供了新思路。

与“德国ISC”、“美国SC“并驾齐驱，被誉为世界三大超算盛会之一CCF HPC China来了。

NewsBreak团队与伊利诺伊大学合作开发DuaShepherd，这是一个创新的AI数学推理奖励模型。该系统独创性地结合了两种评估维度：步骤正确性判断和解题潜力评估，通过多任务学习和复合概率融合，在MATH500和ProcessBench测试中显著超越传统单一奖励模型，为AI数学推理提供了新的技术路径。

NVIDIA研究团队开发的STORM系统实现了AI长视频理解的重大突破。该系统采用Mamba时间编码技术，能够像人类一样理解视频的时间脉络和内容关联，而非孤立分析每帧画面。通过创新的三种压缩策略，STORM在大幅提升处理效率的同时保持了理解准确性，在多项基准测试中超越现有系统5%以上，为教育、医疗、安防等领域的智能化应用奠定了技术基础。

韩国首尔国立大学研究者提出HACO框架，解决手部接触估计中的数据不平衡问题。论文《Learning Dense Hand Contact Estimation from Imbalanced Data》针对手部接触数据中的类别不平衡（大多数样本无接触）和空间不平衡（接触主要集中在指尖）提出两大创新：平衡接触采样和顶点级类别平衡损失函数。他们利用14个数据集的84万张图像进行训练，在多种手部交互场景中显著超越现有方法，F1得分从之前最佳的0.197提升至0.531，同时在3D抓取优化和物体重建等下游任务中也展现出强大应用价值。

牛津大学研究团队开发了基于期望值的新型股市风险评估方法，通过分析FTSE 100指数20年数据发现，该方法在预测极端市场事件方面比传统方法准确25%以上。新方法不仅考虑风险事件的发生概率，还特别关注事件的严重程度，在2008年金融危机等动荡期表现尤为出色，为金融机构提供了更可靠的风险管理工具。

Rice大学研究团队发布的这篇综述论文系统分析了大型语言模型推理效率问题。研究发现AI在回答简单问题时经常"过度思考"，生成冗长推理过程，增加成本和延迟。论文将解决方案分为三类：优化训练方法、动态调整推理过程、改进用户提示词，为开发更高效的AI推理系统提供了全面指导。

南开大学团队开发的LLaVA-Scissor技术通过创新的"语义连通组件"算法，实现了视频AI理解的高效压缩。该技术采用两步时空压缩策略，在保持99.7%准确率的同时将计算量减半，为解决视频AI系统计算瓶颈提供了突破性方案。

正值深圳经济特区建立40周年，2020国际新一代信息技术合作大会于11月28-29日在深圳市人才研修院成功举办。

微软研究院开发出革命性的1位大语言模型BitNet b1.58 2B4T，仅需0.4GB内存就能运行2千亿参数规模的AI模型，相比传统模型内存消耗降低90%以上，能耗降低95%，推理速度提升40%，在保持相当性能的同时让AI技术真正实现普及化。

斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。