MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

9月15日，2020线上智博会5G创新发展高峰论坛上，高通公司中国区董事长孟樸发表了《携手合作 开启5G智能互联》的主题演讲。

香港中文大学等机构联合发布Grove MoE架构，创新性地将专家系统分组并配备共享辅助专家，实现动态资源调配。该33B参数模型仅需激活31.4-32.8B参数，在数学推理、编程等任务上显著超越同规模竞品，在MMLU-Pro测试中达72.8分。架构借鉴big.LITTLE处理器设计理念，通过智能负载均衡机制提升计算效率。

这样的一个策略是为企业打造企业级全栈云ICT服务矩阵，为企业客户打造一体化ICT架构，助力百行千业数字化转型。近日，青云QingCloud正式发布了数字化办公平台workly.ai。

这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。

谷歌一直在强调用Gemini将AI践行到底，只不过这次在中国的内容，传递了很多特色故事，这些故事有谷歌的AI如何点亮中国传统文化，如何创造种类繁多的AI应用，以及更重要的，如何赋能中国开发者的成功出海。

这是一份由大量区块链术语组成的词汇表，你可以借此将各类理念与定义串联起来，从而更充分地参与到区块链讨论当中。这份词汇表包含Flipside Crypto发布的关于区块链与加密货币的内容。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

中国工程院院士邬贺铨讨论了人工智能的发展，从IBM的深蓝到AlphaGo再到ChatGPT，展示了AI从判别式到生成式的进步。他强调了数据在AI时代的重要性，提出了数据共享与开放的必要性，并指出中国在数据产量和存储量上与美国存在差距。他还提到了政府数据的利用率不高，需要改进数据共享和开放机制。邬贺铨建议加强数据治理，提升数据安全，促进社会数字化，并强调了大模型技术在社会治理中的潜力与风险。

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。

2018年12月12日，由OpenPOWER基金会主办的2018 OpenPOWER中国高峰论坛在北京举行。

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

这项来自西湖大学的研究提出HoliTom，一种创新的令牌合并技术，能将视频大语言模型的计算成本降低到原始的6.9%，同时保持99.1%的性能。该方法通过全局冗余感知的时间合并、智能空间合并和内部LLM合并三重策略，全面减少视频处理中的冗余信息，使模型响应速度提升2.28倍，解码吞吐量增加1.32倍，为高效视频内容理解系统开辟了新可能。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。

英特尔的10纳米节点将于2021年下半年实现批量投产，届时英特尔7纳米芯片的产量也将逐步增加。两代芯片之间将共享一部分10纳米时代的制造设备，但7纳米处理器家族到底能不能带来良好的财务收益，恐怕在很大程度上取决于10纳米世代的市场表现。

北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术，首次让AI学会像人类一样逐步观察物体，通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题，支持文字、图像、形状等多种输入，在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品。

约翰霍普金斯大学团队提出R2-T2方法，通过测试时动态调整专家权重让多模态AI更智能。该技术无需重训练就能让7B小模型性能超越34B大模型，在视觉问答等9个基准测试中取得显著提升。核心思路是让AI在遇到新任务时自动寻找相似成功案例并模仿其专家选择策略。

亚马逊云科技过去几年来一直努力推动其Graviton产品线，AWS各大区域与数据中心正在全面迎接ARM新势力的到来。如今，微软也开始在Azure云上发布新实例，显然也想在ARM服务器芯片领域一展身手。

亚利桑那州立大学团队开发出MMTok技术，通过多模态覆盖最大化方法，让视觉语言AI模型在保持98.7%准确度的同时实现1.87倍速度提升。该方法同时考虑图片和文字信息来智能选择关键视觉令牌，将处理的视觉信息从2880个压缩到160个，显著降低计算成本和内存使用，为AI系统的实际部署提供了高效解决方案。