"支线任务与主线任务"是马斯克经常使用的游戏化比喻。"我确实感觉在华盛顿工作时因为清除浪费和欺诈而受到很多抨击，这是一个有趣的支线任务，"他坦言政府效率改革的重要性，但他强调"得回到主线任务。主线任务就是技术建设。"

明灯科技团队开发了名为Mano的智能GUI助手系统，能够像人一样"看懂"电脑界面并自动执行复杂操作任务。该系统采用三阶段训练方法，结合基础技能培训、策略优化和实战适应，在Mind2Web和OSWorld测试中取得显著性能提升。系统还包含智能数据采集、验证和身份认证等辅助模块，通过持续学习机制不断自我改进，为GUI自动化领域带来重要突破。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

澳大利亚研究团队开发出首个专门识别古希腊陶器的AI系统VaseVL，通过创新的"诊断式强化学习"方法，在材质识别、工艺判断等任务上达到专家级水平。该系统基于超过3万张陶器图片训练，准确率最高达99.95%，为文化遗产保护和考古研究提供了强大的技术支持，开启了AI辅助文物分析的新时代。

清华大学与英伟达合作提出DiffusionNFT，一种革命性的AI图像生成训练方法。该方法通过对比正负样本进行学习，避免了复杂的概率计算，训练效率比传统方法提升25倍。研究团队在多项测试中验证了其优越性，不仅大幅提升了图像质量和文字渲染能力，还实现了无需分类器引导的高效训练，为AI图像生成技术的普及和应用奠定了重要基础。

这“无疑代表着她将成为一颗冉冉升起的新星。”

作为新华三“融合平台 无界生态”战略的重要赋能项目之一，2018新华三论剑旨在从业务与人才维度全面赋能合作伙伴体系，建立并提升合作伙伴在无界生态时代的核心业务竞争力，更好地推动百行百业数字化转型进程。

11月10日，以“新生态 同命运 共发展”为主题的2021宝德数字产业生态大会在深圳博林天瑞喜来登酒店成功举办。

这个春天，酒仙桥论坛的 “探索 AI 新质生产力跃迁的范式革新” 主题圆桌对话环节上，一场思激荡的思辨，在智慧交响中雕琢出城市智变革的多棱远景！

新加坡科技设计大学研究团队开发了JAM音乐生成系统，能够根据歌词生成完整歌曲，并实现词级精确时间控制。该系统仅用5.3亿参数就超越了参数量更大的同类系统，在歌词准确性、音乐质量等方面表现优异。通过创新的流匹配技术和审美对齐机制，JAM为AI音乐创作提供了新的技术路径。

希伯来大学研究团队通过狼人杀游戏验证了AI在异步群体交流中的能力。他们开发的双阶段AI系统能够自主决定发言时机和内容，在21场真人游戏中表现出色。AI的发言时机与人类高度相似，超过40%的人类玩家无法识别AI身份，游戏胜率与人类相当。研究首次实现了AI在群体对话中的主动参与，为AI融入现实社交场景奠定了技术基础，在教育、医疗、客服等领域具有广阔应用前景。

我已注册好账号准备薅羊毛…

新加坡国立大学团队开发出革命性的"拖拽式"AI技术DnD，能够在几秒钟内直接从文本描述生成大语言模型参数，无需传统耗时的训练过程。该技术在多个任务上表现优异，效率比传统方法提升2500-12000倍，为AI模型的快速定制化应用开辟了全新路径。

普度大学研究团队提出MaPPO方法，通过引入先验知识改进AI偏好训练，解决传统方法中的"挤压效应"问题。该方法能根据回答质量差距动态调整训练强度，在多个基准测试中实现显著性能提升，且无需额外参数调整，可作为插件与现有方法无缝集成，为AI系统提供更好的偏好对齐能力。

这些富豪们，希望让全人类都能永葆青春、甚至摆脱死亡。更关键的是，这个目标并不像大家想象的那么触不可及。

文章剖析了在AI浪潮中，传统机构如何应对认知迁移的挑战，通过重构结构与人机协同，探索全新使命定位。

北京智源人工智能研究院等机构联合发布的AgentCPM-Report系统，首次实现了"写作即推理"的AI报告生成框架。该系统让80亿参数的小模型在写作过程中不断思考调整，突破了传统"先规划后执行"模式的洞察力天花板，在多项基准测试中超越了大型商业AI系统，为本地化深度研究提供了隐私安全的解决方案。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。