曼彻斯特大学研究团队发现，尽管AI语言模型在多数任务中表现优异，但在理解"Drivelology"（一种表面荒诞但蕴含深意的语言现象）时却频频失误。研究团队构建了涵盖六种语言的1200多个样本数据库，通过四项测试发现AI模型难以掌握这类文本的讽刺意图和文化内涵，揭示了当前AI在语用理解方面的根本局限。

韩国KAIST团队首次提出文字感知图像修复技术，解决了传统图像修复无法准确恢复文字内容的难题。研究构建了包含10万张图像的SA-Text数据集，开发了TeReDiff模型，通过三阶段训练和智能提示机制，实现图像修复与文字识别的协同工作。实验显示该技术在文字识别准确率上比传统方法提升15-20%，为历史文献保护、档案数字化等领域提供了重要解决方案。

微软宣布允许中国开发者通过其商业市场平台和合作伙伴网络销售软件产品。此举旨在帮助中国开发者接触全球企业客户,扩大销售渠道,同时也为微软生态系统引入更多优质软件。然而,考虑到当前的政治环境和对中国技术公司的担忧,这一计划可能面临诸多挑战。

2022年,一年一度的营销行业盛会- -联合利华(中国)市场营销大赛日前正式拉开帷幕。

秉承“在中国，为中国”理念，戴尔HPC助力超算在中国的行业应用更具广度和深度， 也为在路上的中国超算，带来更多的成功实践，助力中国速度升级中国力量！

思科系统公司正在与长期合作伙伴NTT合作将传统客户迁移到思科旗舰产品Webex云呼叫（Cloud Calling）及协作平台。

中央民族大学徐桂先团队创建了首个专门用于中国少数民族语言新闻标题生成的大规模数据集CMHG，包含藏语10万条、维吾尔语和蒙古语各5万条高质量数据。该数据集通过严格的母语使用者评估体系确保质量，并在多个先进模型上验证了有效性，为解决少数民族语言AI技术资源稀缺问题提供了重要基础，现已在Hugging Face平台开放共享。

AI在这场持久战中才刚刚登场，未来的前景将不可限量。

近期，太空数据中心概念引发热议。虽然目前规模有限，但已有多个项目展示了地球大气层外的可行性。这些项目包括Red Hat与Axiom Space合作的国际空间站数据中心单元，以及Lonestar Data Holdings的月球数据中心。尽管面临诸多挑战，太空数据中心有望提高可持续性，并为灾难恢复等应用开辟新途径。

复旦和腾讯联合开发的UnifiedReward-Think是全球首个具备链式思维推理能力的统一多模态奖励模型。该系统能像专业评委一样进行多维度深度分析，在图像和视频评估任务中全面超越现有方法，准确率提升5-25%。更重要的是，即使不展示推理过程，其内化的推理能力也能显著提升直接判断的准确性，为AI评估领域带来革命性突破。

8月20日,“福布斯2022中国数字经济100强榜单”在江西上饶发布。

谷歌宣布大幅扩展Gemini AI模型家族，高性能的Gemini 2.5 Pro经过数月调优后正式退出预览版，面向开发者开放。同时推出预览版高效模型Gemini 2.5 Flash-Lite，成本仅为2.5 Flash的三分之一。所有2.5模型均支持可调节的思考预算功能，为开发者提供更好的成本控制。Flash和Flash-Lite已集成到搜索功能中，根据查询复杂度智能选择合适模型。

10月25日,在第30届中国汽车工程学会年会暨展览会(SAECCE 2023)开幕当天,2023年“中国汽车工业科学技术奖”正式公布并举行颁奖典礼,智行者与清华大学等单位共同完成的“智能汽车环境感知关键及应用技术”项目荣获一等奖。

不好意思，AI正在出手。

微出行行业正经历转型，从早期疯狂扩张转向可持续商业模式。在布鲁塞尔微出行欧洲会议上，多家初创企业展示创新解决方案：英国Convoy推出自行车货运改装套件；德国Azora Charge开发太阳能充电停车站；Fleetser打造二手电动车辆交易平台；意大利Switch将AI应用于车队管理；波黑Zapp推出特许经营超级应用；法国J2R设计时尚电动摩托车；德国Trace Mobility提供商业智能服务。这些企业代表着微出行产业的新发展阶段。

英特尔全球渠道负责人Trevor Vickers表示，芯片巨头英特尔的“开放”AI堆栈是与竞争对手Nvidia相比的一大特点，让英特尔能够利用无处不在的至强CPU，在快速增长的推理领域实现增长。

ByteDance推出AetherCode基准测试，采用IOI、ICPC等顶级编程竞赛真题，并由67名专家设计高质量测试用例。结果显示最先进AI模型通过率仅35.5%，极难题目仅3.8%，揭示AI编程能力被严重高估。该研究为AI评估树立新标准，表明AI在复杂逻辑推理方面仍远落后人类，推理型模型优势明显，为未来AI发展提供重要指导。

OPPO AI团队首次系统性探索了如何让AI智能体进行更深入的推理思考。研究提出ATTS框架，包含并行采样、序列修正、验证合并和多样化探索四大策略。实验发现，给智能体更多尝试机会能显著提升性能，但关键在于知道何时反思而非盲目增加思考。多模型协作效果尤其突出，四个AI模型协作成功率达74.55%。这项工作为AI智能体发展指明了从增大模型转向优化推理策略的新方向。

新加坡科技设计大学和字节跳动研究团队提出了"语音反向翻译"方法，解决语音识别中的数据稀缺问题。研究表明，仅用几十小时的标注语音数据就能训练TTS模型生成数万小时高质量合成语音，将数据扩充数百倍。他们引入归一化可理解度指标评估合成语音质量，确定了合成数据能有效增强ASR性能的质量阈值。将方法扩展到十种语言，生成了50万小时合成语音，对Whisper-large-v3模型进行预训练，平均降低错误率30%，对低资源语言尤其有效，错误率降低46%。

UnifabriX 公司推出基于 CXL 连接的外部 MAX 内存设备，通过创新的内存架构设计，有效解决 AI 领域日益突出的内存带宽瓶颈问题。该方案不仅能显著提升 AI 处理性能，还可大幅降低部署成本，为大规模 AI 模型的训练和部署提供了新的解决思路。