本周，国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》；华为公司召开2022年年度报告发布会；美国总统拜登与其科学顾问讨论AI带来的“风险和机遇”。

中科大研究团队创建了S2S-Arena平台，这是首个专门评测语音AI情感理解和表达能力的综合测试系统。通过154个测试样本和人工评判，研究发现GPT-4o在语音情感理解方面表现出色，但所有AI在情感表达上仍有很大提升空间，为语音AI发展指明了新方向。

「 2022年，中国的互联网行业集体进入新阶段。很多过去 “先试试、盈利暂不考虑” 的创新亏损业务在今年大多停下。也有一些公司的主营业务在国内的扩张空间有限，它们选择把钱投向了海外，以寻求新的增量。今日推荐 晚点LatePost（id：postlate）一篇文章」

武汉大学团队开发了EVOREFUSE系统，通过进化算法生成能触发AI过度拒绝的伪恶意指令。研究发现AI存在"捷径学习"问题，过度关注敏感词汇而忽略语境。团队创建的测试数据集在9个模型上的触发率比现有最佳方案高140%，训练数据集可使模型过度拒绝减少40%同时保持安全性。该研究为AI安全测试和训练提供了新工具和理论洞察。

清华大学研究团队提出测试时扩展技术，让AI视频生成如同延长考试时间的学生，通过生成多个候选视频并智能选择最优结果，显著提升视频质量。该方法无需重训模型，在六个主流模型上均实现稳定改进，部分维度提升超35%，为AI视频生成的实用化应用开辟新路径。

韩国科学院团队发现多模态大语言模型存在"候选项先验偏见"，即系统偏爱高频出现的内容而非真正相关的内容。他们开发了BLiM双向检索框架和CPN标准化技术，通过让AI从两个方向思考问题并消除统计偏见，在四个数据集上平均提升6.4个百分点的检索准确率。该技术还适用于视觉问答、图像描述等多个领域，为构建更公平可靠的AI系统提供了新方案。

首尔国立大学研究团队开发了CHARTCAP数据集，包含56.5万个高质量图表-描述对，通过四阶段流水线和循环验证方法解决了AI图表理解中的幻觉和信息贫乏问题。研究还提出了视觉一致性得分评估方法，该方法通过重构图表来验证描述质量。实验显示，经CHARTCAP训练的AI模型在图表理解能力上首次超越人类专家标注，为AI在专业领域的应用开辟新路径。

来自印度维洛尔理工学院的研究团队开发了UGPL系统，这是一种模仿医生诊断思路的AI技术，能够智能分析CT扫描图像。系统采用"先看森林再看树"的策略，首先进行全局分析识别可疑区域，然后重点检查这些区域。在肾脏疾病、肺癌和COVID-19三项诊断任务上，准确率分别提升了3.29%、2.46%和8.08%，为医疗AI发展指出了新方向。

这是一个华为如何在竞争激烈的企业业务战场中突围并不断取得胜利的故事。但我们关心的不仅仅是胜利本身，还有这个突围者在每个关键时刻做出了怎样的选择。选择以客户为中心，选择生态，选择不争，走一条最艰难的路，有时候反而能登顶。

一年过去，ChatGPT引发的AGI热潮丝毫未减。只是相对于最初推出时掀起的全民大模型热，如今关于该如何落地的讨论更多了起来。

最近，在至顶传媒组织的一场市场圈培训活动上，侯明娟详细阐述了《新基建之5G带来的营销机会》，分享了营销的心得体会。

12月12-15日，第十八届CCF全国高性能计算学术年会（以下简称CCF HPC China 2022）以线上的方式举行

围绕英伟达历年业绩、数据中心业务与科技巨头资本支出情况、企业对外投资情况、AI产品线最新进展等方面进行解读。

李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI，专注3D物理世界理解，4个月估值飙至10亿美元，获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界，而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。

这项研究介绍了MADrive系统，一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库，能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟，为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明，相比传统方法，MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升，为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练成本提供了新思路。

「 在过往采访中，我经常会从国内程序员口中听到“硅谷”这个词，有人羡慕硅谷程序员的高工资，将湾区程序员描述成开着保时捷的精英模样。有人将硅谷作为国内事业达到天花板后，事业再上一步的归宿。有人将硅谷视为IT人心中的圣地，那里充满自由与创新。」

新加坡科技设计大学研究团队开发出SonicMaster，这是首个支持自然语言控制的统一音频修复系统。该系统能够同时处理音乐录制中的19种常见问题，包括混响、削波、频响不平衡等，用户只需用普通话描述需求即可获得专业级处理效果。研究团队构建了包含17.5万音频样本的训练数据集，测试显示系统在客观指标和主观听感上均显著优于传统方法，为音频处理技术的普及应用提供了新思路。

新加坡国立大学研究团队发布了离散扩散大语言模型的全面综述，这种新型AI写作模式让机器能像人类一样反复修改文本，而非传统的从左到右逐字生成。技术实现了10倍推理加速，支持精确的格式控制和并行生成，在保持传统模型性能的同时，解决了可控性和推理效率问题。

整个芯片领域十分的“卷”。前有ChatGPT席卷带来的AI热潮，使全球各地的组织机构，正加快AI科学的探索、业务转型以及面向消费者的改善服务。