谷歌DeepMind团队开发了革命性的WeatherFormer天气预测模型，这是首个能够同时处理多种天气预测任务的通用AI系统。该模型通过学习全球海量天气数据，掌握了天气系统的基本规律，然后可以快速适应各种具体预测需求。相比传统需要为每个任务单独训练模型的方法，WeatherFormer展现出显著的效率和精度优势，有望为农业、灾害防控、能源管理等领域提供更准确便捷的天气预测服务。

哈工大团队开创性地将3D高斯涂抹技术应用于图片修复，通过连续光斑融合替代传统像素拼接，结合DINO语义理解和分块处理策略，实现了更自然流畅的图片修复效果。该技术能处理20%-60%面积的缺失，在人脸和自然场景修复中表现出色，为图像处理领域提供了全新思路。

ChatGPT是强大的AI工具，能帮助写邮件和头脑风暴，但在某些领域使用它可能造成严重后果。大语言模型可能自信地给出错误、过时或有偏见的信息。在健康诊断、心理治疗、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个方面，依赖ChatGPT可能带来真实世界的风险和危害。

香港大学团队发布史上最大规模AI绘画推理数据集FLUX-Reason-6M，包含600万张高质量图像和2000万条双语描述，耗费15000个GPU天计算资源。首创"生成链式思维"训练法，让AI学会像人类艺术家般思考创作过程。同时推出PRISM-Bench测评标准，对19个先进模型评测显示闭源模型仍领先，但所有模型在文字渲染等复杂任务上都有改进空间。

近日，“新技术，新安全”——青藤云安全2019年媒体交流会在北京隆重举行，四十多家媒体老师齐聚一堂，共探安全发展与进化之道。

这项UC圣迭戈研究首次系统解决了AI图像生成中的重叠布局难题。研究团队开发了OverLayScore评估指标和OverLayBench数据集，发现现有AI在复杂重叠场景中表现显著下降。他们提出的CreatiLayout-AM模型通过非模态掩码监督，让AI学会理解被遮挡物体的完整形状，在重叠区域生成精度上获得显著提升，为AI视觉生成技术发展提供了新的解决方案。

5月21-22日，2022第八届华为软件精英挑战赛-“普朗克计划”总决赛及颁奖典礼在深圳成功举办。

T-Tech团队发现传统AI变压器存在"表征崩溃"问题，即在深层处理中会逐渐忘记重要信息。他们开发了LIMe技术，让AI每层都能访问历史层信息，如同为AI配备"全能记忆库"。实验显示LIMe在相同计算成本下性能提升15.3%，复杂推理任务准确率提升8-30%，且额外开销仅0.08%。这项技术为提升AI效率提供了新思路。

哥伦比亚大学研究团队通过精巧实验发现，经济稀缺性会像"认知病毒"一样占用大脑资源，导致注意力、工作记忆和认知灵活性下降，使人们更易做出短视决策。研究开发了注意力训练、认知重构等有效干预方法，并在就业援助、教育、医疗等领域成功应用，为重新理解贫困本质、设计认知友好政策提供了科学依据。

ByteDance研究团队推出Hyper-Bagel统一加速框架，通过分而治之策略同时优化多模态AI的理解和生成能力。该框架在理解任务上实现2倍加速，图像生成速度提升16.67-22倍，并开发出近实时的1-NFE模型，为AI实际应用扫清了重要的速度障碍。

NVIDIA2023年10大研究亮点，从CV到AI，从智能体到生成式AI。

Accenture研究团队推出MCP-Bench评估基准，通过连接28个真实服务器和250个工具构建复杂任务生态系统，测试AI助手处理现实多步骤任务的综合能力。研究发现即使顶级模型在基本工具使用上已趋成熟，但在多工具协调和长期规划方面仍面临重大挑战，为AI助手发展指明新方向。

加拿大滑铁卢大学研究团队发现，让AI学会"批评"错误答案比学会"模仿"正确答案更能提升数学推理能力。这种"批评微调"方法仅用5万样本训练1小时，就达到了传统方法用250万样本的效果，在六个数学基准测试中平均提升4-10%，为AI训练开辟了新路径。

这项研究创建了包含10,610张高质量摄影图片的DSD数据集，每张图片都配有三层人工标注和精确分割。通过对比实验证明，使用高质量数据训练的AI视觉模型在图像理解和描述能力上显著优于传统方法，其中LLAVA-NEXT模型性能提升达24%，验证了"数据为王"的AI发展新范式。

华威大学和牛津大学的研究团队开发了FedPS框架，首次系统性解决联邦学习中的数据预处理难题。该框架通过统计信息聚合实现分布式数据的统一预处理，支持18种预处理方法，包括缩放、编码、变换等，并提供详细的通信成本分析。实验表明，相比本地预处理，FedPS在非均匀数据分布下能显著提升模型性能，最高改进幅度达17%。

想象你在学习绘画。传统方法就像只学习如何混合颜料和画线条（低级细节），而不太关注如何表达情感或主题（高级语义）。这导致你可能画出技术上精确但缺乏内涵的作品。相比之下，一些专门的表征学习方法（如DINOv2）就像是专注于理解艺术构图和表达情感的课程，但它们并不直接教你如何实际创作艺术品。

这项由上海创新研究院、复旦大学、上海交通大学等机构联合完成的研究，首次实现了真正意义上的视频音频同步生成。MOVA系统拥有320亿参数，能够同时生成高质量的视频画面和完全匹配的音频内容，在唇音同步、多人对话、环境音效等方面都达到了行业领先水平，为AI内容创作开辟了全新的技术路径。

伦敦玛丽女王大学研究团队开发了CMI-Bench音乐AI评测基准，首次对11个主流音乐AI模型进行全面测试。结果显示这些模型在标准化评测中表现远低于预期，普遍不如传统专业软件，还存在明显文化偏见和性别偏见，为音乐AI发展提供了重要警示。

上海交通大学与GAIR实验室研究团队开发了PC Agent-E，一种高效的计算机操作AI代理训练框架。通过仅使用312个人类操作轨迹并利用Claude 3.7 Sonnet进行数据增强，该模型在WindowsAgentArena-V2基准测试上取得了36.0%的成功率，超越了同样强大的Claude 3.7 Sonnet（35.4%）。研究证明高质量数据比大量数据更重要，PC Agent-E通过改进长期规划能力实现了突破性进展，同时展示了跨平台泛化能力。所有代码、数据和模型已开源，为计算机操作AI代理研究提供了宝贵资源。

香港大学等机构联合发布EgoHumanoid系统，首次实现用VR眼镜记录人类日常活动来训练人形机器人。该系统通过视角和动作对齐技术，让机器人学会在多样化环境中执行复杂任务，在陌生环境中的成功率比传统方法提升51%，为机器人训练开辟了全新路径。