斯坦福大学研究团队开发出概念组合学习框架，让AI系统像人类一样学会"举一反三"。该技术将复杂学习任务分解为基础概念模块，通过灵活组合处理新任务，学习效率比传统方法提高10倍。实验显示在多概念组合任务中准确率达78%，并具备跨领域迁移能力。这项突破为通用人工智能发展奠定重要基础，预计将在医疗、教育、自动驾驶等领域率先应用。

华为诺亚方舟实验室开发出名为OmniEVA的智能机器人系统，它具备两项核心创新：任务自适应3D建模机制能根据具体任务智能切换2D/3D视觉模式，身体感知推理框架让机器人制定计划时考虑自身物理限制。该系统在8个公开测试中有7个达到最佳成绩，复杂操作任务成功率提升28.95%-50%，已成功部署到真实机器人并能自主完成日常辅助任务。

阿里巴巴DAMO院推出开源多语言大模型Babel，支持全球25种主要语言，覆盖90%世界人口。采用创新的层扩展技术而非传统继续训练，推出9B和83B两个版本。在多语言任务评估中表现出色，83B版本接近GPT-4o性能，特别关注印地语、孟加拉语等被忽视的大语言群体，推动AI技术的包容性发展。

那么，到底什么是真正的自主可控?如何能通过自主可控开创中国人自己的科技事业?对此，可以结合当前中国开源领域的发展作一些分析。

区块链可能是当今金融界里滥用得最厉害却又最不被理解的词汇。在2018年里，不同行业的公司里有95％的公司投资了区块链技术项目。

自从手机地图有了导航功能之后，人们的日常出行获得了极大的便利。但是，对于“骨灰级”路痴来说，就算有导航，方向感也仅限于“上北下南”的操作。

“经过这次疫情，我们发现，在社会剧烈变动的情况下，最终生存下来的其实不是最聪明的，也不是最强壮的，而是数字化程度最高的。”

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。

AI数据中心对高带宽内存的巨大需求导致DRAM价格本季度上涨80-90%，供应短缺问题严峻。虽然美光、三星、SK海力士等厂商正建设新工厂，但多数要到2027-2030年才能投产。专家认为，在AI需求持续增长和制造周期限制下，即使新产能上线，价格也难以快速回落，供需失衡将持续到2028年。

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。