复旦大学研究团队开发了MOVE数据集和DMA算法，让AI系统能够像人类一样根据动作模式而非外观来理解视频内容。该系统包含224个动作类别和26万帧标注数据，通过解耦动作与外观特征，实现了突破性的视频分割效果。这项技术在视频编辑、体育分析、安防监控等领域具有广阔应用前景，代表了从静态识别向动态理解的重要技术进步。

又值岁末年初之际，一直打算撰写一系列文章来梳理云安全产业发展、技术发展的脉络，以期能通过洞察过去，来重塑现在以及展望未来，本文从产业和技术生态环境的角度来探讨云计算及安全产业的现状成因及发展趋势。

SCB 10X团队开发了FinCoT方法，通过将金融专家推理流程嵌入AI提示中，显著提升了大语言模型在金融任务上的表现。该方法在CFA考试题目上将准确率从63.2%提升至80.5%，同时将输出长度减少8倍，为AI在专业金融领域的应用提供了新思路。

阿贡国家实验室开发的AERIS系统是首个能稳定预测90天天气的AI模型，参数规模达800亿，在Aurora超级计算机上创造10.21 ExaFLOPS性能记录。通过创新的SWiPe并行策略和扩散模型架构，AERIS在中期天气预报和极端事件预测方面超越传统方法，成功预测飓风路径和欧洲热浪，代表AI气象预报的重大突破。

东卡罗来纳大学研究团队开发出一种革命性的3D高斯点云风格转换技术，无需重建或优化即可将任意风格应用到3D场景。通过构建表面图形网络，该方法将2D风格转换技术巧妙移植到3D空间，处理速度从传统的20分钟到3小时缩短至1-2分钟，且可在普通消费级硬件运行，为3D内容创作带来前所未有的便利性。

阿里巴巴达摩院联合多所知名高校开发出M3Ret医学影像检索系统，首次实现单一模型处理X光、CT、超声、内镜等多种影像类型。该系统通过86万张真实医院影像进行自监督训练，在多项检索任务中超越现有方法，甚至能在未见过MRI数据情况下准确检索MRI影像，为医学AI的统一化发展开辟新路径。

想象你是一名广告制作人，急需为新产品拍摄一段广告片。传统方式需要花费大量时间和金钱聘请演员、租用摄影棚、购买昂贵的设备。而如今的AI视频生成技术虽然已经取得了长足进步，却仍然面临着一个关键问题：如何让生成的视频更精准地满足我们的需求？

近日，以“见证信任的力量”为主题2021年信任互联大会举行。大会聚焦网络信任领域，邀请了相关领导、知名学者、行业专家、合作伙伴、媒体等嘉宾齐聚一堂，深入探讨了新型网络信任体系的新内涵，以及对推动经济社会发展的重要价值。

这项研究解决了AI文生图技术中文字描述与图像生成不匹配的核心问题。通过开发TACA方法，研究团队发现并修复了现有系统中注意力机制的两个关键缺陷：跨模态注意力抑制和时间不敏感性。实验显示该方法能显著提升模型的空间关系理解能力和属性绑定准确性，为AI创意工具的实用化发展提供了重要技术突破。

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。

阿里巴巴团队开发了CODEELO，这是首个让AI模型与人类程序员在相同条件下公平竞技的编程评估平台。该系统通过直接将AI代码提交到真实竞赛平台CodeForces进行评判，实现了零误判和完全公平的评估环境。测试33个主流AI模型发现，只有OpenAI的o1-mini表现突出（评级1578，超越90%人类选手），大多数模型仍处于人类参赛者最低20%水平，揭示了AI在复杂推理任务中的真实能力差距。

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。