作为能量存储器件,电池(尤其是锂电)能量高,内阻低,短路危害大,因此电池系统必须配备完善的保护措施以规避过载或短路可能带来的风险。如何为电池系统配置适合的电气保护系统将是本文讨论的重点。

在当下的AI竞争格局下，没什么能比一场AI浓度爆表的大会，更能快速彰显自身实力了，AMD的这场「Advancing AI大会」，就是印证。

这篇研究探讨了大语言模型知识蒸馏过程中教师模型选择的重要性。北科a-m-team团队从三个顶级模型（AM-Thinking-v1、Qwen3-235B-A22B和DeepSeek-R1）收集了189万个问题的推理答案，分析发现AM-Thinking-v1生成的数据表现出更多样的令牌长度分布和更低的困惑度。使用这些数据训练的学生模型在AIME2024（84.3分）、AIME2025（72.2分）、MATH500（98.4分）和LiveCodeBench（65.9分）等基准测试中，AM蒸馏模型始终表现最佳，并展现出根据任务难度动态调整输出长度的能力。

VidText是一个全新的视频文本理解基准，解决了现有评估体系的关键缺口。它涵盖多种现实场景和多语言内容，提出三层评估框架（视频级、片段级、实例级），并配对感知与推理任务。对18个先进多模态模型的测试显示，即使最佳表现的Gemini 1.5 Pro也仅达46.8%平均分，远低于人类水平。研究揭示输入分辨率、OCR能力等内在因素和辅助信息、思维链推理等外部因素对性能有显著影响，为未来视频文本理解研究提供了方向。

关于治疗Covid-19的药物，这里是“我们知道和不知道的一切”——「羟氯喹」，或「氯喹」，或「奎宁」。

这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

斯坦福大学和上海交大等机构的研究团队提出了一种为视频世界模型增加长期记忆能力的创新方法。受人类记忆机制启发，他们设计了三种互补的记忆系统：短期工作记忆、基于点云的长期空间记忆和稀疏情节记忆。这种组合允许AI在生成长视频时保持场景的空间一致性，解决了现有模型因有限上下文窗口导致的"遗忘"问题。实验表明，该方法在视角回忆一致性和整体视频质量方面显著优于现有技术，为创建持续一致的虚拟世界铺平了道路。

CheXGenBench是爱丁堡大学和三星AI中心研究团队开发的首个全面评估合成胸部X光片的基准框架，从保真度、隐私风险和临床实用性三方面对11种文本到图像生成模型进行评估。研究发现现有评估方法存在重大缺陷，特别是在衡量生成质量时。Sana模型表现最佳，基于此发布了SynthCheX-75K数据集，包含75K高质量合成X光片。该框架为医学AI社区建立了统一标准，促进公平比较和未来研究发展。

在近日举行的2021国际消费电子展（CES 2021）上，英特尔就用实际行动展示了自己的愿景与实力。在这公布的一系列新产品、新服务、新举措中，英特尔不光在数据中心和PC这样的既有赛道不断创新，还在自动驾驶等全新赛道展开布局。

在今天的这篇文章中，我们将进一步介绍基于鸽子的“鸽联网”是如何工作的，以及其中的现实意义。

Amazon联合伊利诺伊大学开发PROF算法，解决AI数学推理中"答案对但过程错"的问题。该方法通过同时评估结果正确性和推理过程质量，筛选高质量训练样本，让AI既能答对题目又掌握清晰思维方法。实验显示准确率平均提升4%以上，推理过程质量显著改善，为构建可解释AI系统提供新思路。

中央民族大学徐桂先团队创建了首个专门用于中国少数民族语言新闻标题生成的大规模数据集CMHG，包含藏语10万条、维吾尔语和蒙古语各5万条高质量数据。该数据集通过严格的母语使用者评估体系确保质量，并在多个先进模型上验证了有效性，为解决少数民族语言AI技术资源稀缺问题提供了重要基础，现已在Hugging Face平台开放共享。

OPPO AI团队首次系统性探索了如何让AI智能体进行更深入的推理思考。研究提出ATTS框架，包含并行采样、序列修正、验证合并和多样化探索四大策略。实验发现，给智能体更多尝试机会能显著提升性能，但关键在于知道何时反思而非盲目增加思考。多模型协作效果尤其突出，四个AI模型协作成功率达74.55%。这项工作为AI智能体发展指明了从增大模型转向优化推理策略的新方向。

这篇研究论文《段级策略优化》提出了一种介于词元级和轨迹级之间的新型强化学习框架SPO，用于提升大语言模型的推理能力。研究者将生成序列划分为连续段落，并在段级粒度上估计优势，实现了更精确的信用分配和更准确的优势估计。SPO框架包含灵活段落划分、基于蒙特卡洛的段落优势估计和段落优势策略优化三个核心组件。研究团队基于此框架设计了SPO-chain和SPO-tree两个特定实例，分别针对短链思维和长链思维场景。

南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI，一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程，解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息，并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集，包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示，PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%，LPIPS减少38%，显著超越现有方法。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

香港大学团队联合快手科技发布的这项交互式生成视频技术综述，展示了AI如何实时创造虚拟世界的革命性能力。该技术通过五大模块协同工作，让AI能够根据用户操作实时生成独特的游戏场景，在游戏、机器人训练和自动驾驶等领域展现出巨大应用潜力，有望重塑我们的数字体验方式。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

本周，OpenAI GPT-4、百度 文心一言等AI预训练大模型相继发布。

这篇来自复旦大学和字节跳动的研究介绍了ARIA方法，解决了语言智能体在开放式交互环境中的训练难题。传统强化学习在这类任务中面临巨大挑战，因为行动空间呈指数级增长，导致奖励信号极度稀疏。ARIA创新性地将语言行动从高维标记空间映射到低维意图空间，聚合语义相似行动的奖励，有效降低了训练方差。实验表明，ARIA在多种任务中平均提升9.95%的性能，同时显著提高训练稳定性和效率。