VisTA是一种新型强化学习框架，使视觉AI能够自主探索、选择和组合多种视觉工具。与传统方法不同，VisTA无需人工监督，通过反复尝试学习哪些工具最有效。研究团队在ChartQA、Geometry3K等测试中证明，VisTA显著优于训练免费基线，特别是在分布外样本上表现更佳。其核心创新在于使用群体相对策略优化算法，让AI代理能够根据实际性能而非预设规则来选择工具，为未来发展更灵活的视觉推理系统铺平了道路。

全球首款i9 Evo认证笔记本电脑华为MateBook 16s i9版本、华为首款大屏高性能轻巧本华为MateBook D 16、华为MateBook 14、华为MateBook D 14、华为显示器新成员华为MateView SE以及全新华为无线鼠标同台发布。

以色列理工学院研究团队开发出一种新颖的AI推理改进方法，通过训练专用的"继续思考"标记，让AI模型在解题时能够进行更深入的思考。该方法只需训练单个标记的嵌入向量，保持模型其他参数不变，在数学推理任务中展现出显著效果，准确率提升幅度达到传统方法的三倍以上，为AI推理能力提升提供了高效且通用的解决方案。

马克斯·普朗克研究所推出GPTailor技术，通过多模型智能融合实现大语言模型25%参数削减的同时保持97%性能，为AI模型高效部署提供新思路。该方法将模型压缩从单一模型"减法"转变为多专业模型"重组融合"，在14项基准测试中显著优于传统压缩方法。

2021,阿里云视频云全景创新峰会,努力尝试站在近景和远景之处,全景观察这个时代的超视频化课题。

俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法，在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB，实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩，为高清视频分析技术的普及奠定基础。

春季新品发布会上，戴尔科技从底层技术到终端应用的全方位创新得到了全面展示！

首尔国立大学研究团队提出STR-Match视频编辑技术，通过创新的时空相关性分数(STR分数)解决传统方法在帧一致性、运动保持和域转换方面的局限。该方法无需重新训练模型，可直接应用于现有文本到视频生成模型，在极端编辑场景下仍能保持高质量输出，为视频编辑领域带来突破性进展。

西湖大学研究团队发表突破性论文，提出多模态大语言模型的令牌压缩技术。该技术能将AI处理图像、视频、音频时的信息量压缩80%以上，同时保持90%以上的准确率，有望解决当前AI系统"记忆不够用"的核心问题，为智能手机、医疗影像、自动驾驶等领域带来重大突破。

我们为什么需要一家数字化转型的“新店”？

我们为什么需要一家数字化转型的“新店”？

上海AI实验室等机构联合发布MELLA项目，通过创新的"双源数据策略"解决了多语言视觉AI的文化理解难题。该研究构建了包含680万样本的大规模数据集，涵盖8种低资源语言，让AI既能流利表达又能理解文化内涵。实验显示文化理解能力提升150%以上，为全球数十亿非英语用户带来更优质的AI服务体验。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

哈佛大学和微软研究院团队开发出突破性的多模态情感理解AI系统，能同时分析文字、语音、面部表情和肢体动作，情感识别准确率达95.7%，接近人类专家水平。该系统成功解决了传统技术无法理解讽刺、文化差异等复杂情感表达的难题，在医疗诊断、个性化教育、客户服务等领域展现巨大应用潜力，为实现真正理解人类情感的人工智能奠定了基础。

打破规矩，比在规矩中做得好，更重要。

“KONNECT 2019客如云开放平台大会暨 On Heart 2019客如云年度新品发布会”融合行业各个环节，精彩不断，通过对本次大会干货的理解，相信各位餐饮、零售业商户也是收获颇丰。更多精彩，让我们明年见！

在这次骁龙峰会期间，赵明接受了科技行者的采访，分享了他更多对于AI大模型、PC市场、生态合作、荣耀发展的思考。

卡内基梅隆大学开发的LightSwitch技术能让3D物体在任意光照环境下呈现真实外观，解决了传统重光照方法速度慢、效果不真实的问题。该技术采用材质感知和多视角一致性机制，将计算时间从数小时压缩至几分钟，在电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域具有广阔应用前景。

清华大学和微软联合开发的LeanK技术通过智能识别AI记忆系统中的重要性模式，实现了70%的内存节省和30%以上的速度提升，同时几乎不影响对话质量。该技术采用两阶段训练方法学习静态重要性分布，可与其他优化方法组合使用，为长对话AI的普及应用奠定了基础。