作为每年的生活，CES肯定少不了电视厂商的参与，今年也不例外。不管是国内的电视厂商还是国际的大厂，无不“八仙过海各显神通”。首先我们看下今年的CES电视厂商的关键词。

华为中国政企业务总裁吴辉在会上发表了题为《为行业找技术，深入场景创造价值》的主题演讲，重点分享了华为基于多年的探索和实践总结出的行业数字化转型的方法论和企业转型成功秘诀。

美国陆军研究实验室机动与机动性事务AI与机器学习应用性能管理负责人John Fossaceca最近在一场AI大会上发表演讲，分享了“AI如何应对各类日常场景？”，同时也介绍了“美国陆军的自主机器人乃至其他机器的未来发展方向”。

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出轻量级语音合成系统LLMVoX，仅用3000万参数就能让任何大语言模型获得流式语音输出能力。该系统实现475毫秒超低延迟，词错误率仅3.7%，支持多语言扩展，可与视觉语言模型集成，为AI语音交互提供了"即插即用"的革命性解决方案。

阿姆斯特丹大学研究团队开发出"缓存驾驶"技术，通过修改AI模型的键值缓存而非重新训练，让小型语言模型瞬间获得大模型的推理能力。该技术仅需一次调整就能让模型展现逐步推理行为，计算开销几乎为零，在多个推理基准测试中表现优异，还能实现推理风格迁移。

约翰霍普金斯大学团队开发了VLV系统，仅用1000美元成本就能达到GPT-4o级别的AI图像描述效果。该系统巧妙组合现有的视觉编码器、扩散模型和语言模型，通过两阶段训练实现高质量图像描述。测试显示VLV在重建质量和人类评价方面与顶级商业模型相当，同时具备出色的空间理解和创意组合能力，为AI技术普及化提供了新思路。

在未来的产业布局中，云网融合、软硬一体化，硬件智能化、软件的泛化以及数据无处不在，基本是未来的趋势。

约翰·霍普金斯大学研究团队开发出突破性的少样本学习方法，用于检测AI合成语音。该方法通过自注意力原型网络，仅需10个样本就能快速适应新的语音伪造技术，在日语深度伪造检测中实现32%错误率相对减少。这项技术为应对日益复杂的声音欺诈提供了高效解决方案，有望应用于金融安全、司法取证等领域。

Salesforce AI Research联合伊利诺伊大学开发的UserBench研究揭示了当前AI助手的重大缺陷：尽管技术上表现出色，但在理解用户真实需求方面表现糟糕。最先进的AI模型完全满足用户需求的成功率仅20%，发现隐性偏好的能力不足30%。这项研究创建了专门的用户中心评估环境，为开发真正理解用户、能够成为人类理解型伙伴的AI助手指明了方向，标志着AI发展从"任务执行者"向"用户协作者"的重要转变。

这项研究解决了AI图片描述中的两大难题：描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法，让AI能生成更详细准确的图片描述，显著提升了多个AI系统的性能表现，为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。

　2024上海世界移动通信大会期间，得翼通信以射频领域新锐之姿，正式发布了全球首款RPU(Radio Processing Unit)射频增强处理器和解决方案。

对于多数人来说，大厂或许仍是工作的最优解。但也不得不正视大厂的光环的确在褪去。经历了大厂一波又一波的裁员，留下来的人似乎成为了“幸运儿”，只是“幸运”并不一定，压力却是必然。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，那些留在大厂的人们。

2018年，行业云发展趋势更为明显，每个行业都逐渐形成了自身行业的云计算落地流程和样板案例，极大的促进了私有云建设的落地。同样私有云模式也正在改变着行业企业的业务模式和发展方式。

GLiNER2是Fastino AI开发的统一信息提取系统，仅用2亿参数就集成了命名实体识别、文本分类和层次化结构提取三大功能。该系统最大亮点是完全支持CPU运行，无需GPU显卡，处理速度比同类模型快40倍，准确率达到72%。采用Apache 2.0开源协议，用户可通过pip免费安装使用，为企业和个人提供了高效、安全、低成本的文档处理解决方案。

香港大学XLANG实验室联合多所知名院校开发的OPENCUA，是全球首个完整开源的电脑操作AI框架。该系统通过2.2万个真实操作录像训练，具备三层推理能力，能像人一样使用电脑完成复杂任务。在权威测试中超越OpenAI同类产品，为电脑自动化技术树立了新标杆。

腾讯混元团队开发了UloRL算法，通过分段生成和动态遮蔽策略解决AI超长推理训练中的效率和质量问题。该方法让30B参数模型在数学推理任务上超越了更大的235B模型，准确率提升超14%，同时训练速度提升2倍。这项技术为AI深度推理能力发展提供了新路径。

Spotify研究团队通过系统性实验发现，传统为搜索或推荐任务单独优化的语义身份证在统一系统中存在严重的性能冲突。他们提出的多任务训练方法能够同时学习查询匹配和用户行为预测，为每个物品生成既适合搜索又适合推荐的统一身份证，在两个任务中都达到良好平衡效果，为构建下一代生成式推荐系统提供了重要技术路径。

复旦大学团队发布BMMR数据集，这是首个大规模跨学科多模态推理评估基准，包含11万个涵盖300个学科的大学水平问题。研究发现即使最先进的AI模型在跨学科推理中表现有限，揭示了当前AI发展的重要盲点。该数据集支持中英双语，配备专门的推理过程评估工具，为AI向通用智能发展提供重要支撑。

2021,阿里云视频云全景创新峰会,努力尝试站在近景和远景之处,全景观察这个时代的超视频化课题。

最近我们留意到，阿拉温德在哈佛商学院2025创业峰会上，与Xfund管理合伙人Patrick Chung有一场深度对话，他大谈创业心得。从印度的电气工程学生，到改变搜索引擎格局的CEO，阿拉温德的故事提醒我们，在技术领域，最具变革性的创新，往往来自于能够跨越学术与商业鸿沟之处。