这项由Midjourney团队主导的研究解决了AI创意写作中的关键问题：如何让AI既能写出高质量内容，又能保持创作的多样性和趣味性。通过引入"偏差度"概念和开发DDPO、DORPO两种新训练方法，他们成功让AI学会从那些被传统方法忽视的优秀独特样本中汲取创意灵感，最终训练出的模型在保持顶级质量的同时，创作多样性接近人类水平，为AI创意写作开辟了新方向。

苏姿丰表示，Zen 5核心是AMD公司有史以来设计出的性能最强、能效最高的核心，而且完全是从零开始打造而成。

中国移动5G网联无人机融合5G网联技术，利用中小型无人机搭载专业救援设备，能完成可视搜索、 物品运输、 空中喊话、 医疗急救设备投送等任务

“我有一个梦想，将来的某一天，大家都能玩到拥有自己本土文化的优质游戏。像中国的其他产业一样，国产游戏能以一个领跑者的姿态，面对全世界，面对全宇宙，器宇轩昂，扬眉吐气。

腾讯AI团队开发出革命性文档识别系统POINTS-Reader，摆脱传统依赖大模型"蒸馏"的训练方式，通过自主学习机制让AI独立掌握文档理解能力。该方法分两阶段：先用统一格式的合成数据建立基础，再通过迭代自我改进在真实数据上持续提升。实验显示其性能超越多个同类模型，为AI自主学习开辟新路径。

IoTDB 将坚持全自研路线，坚持面向用户需求，坚持每年都有创新性突破，坚持成为物联网领域的强力基建。

1月9日,以“探索发展,融合共生”为主题的OpenHarmony城市大会在惠州隆重举行。

这项由独立研究者完成的研究展示了如何在有限资源下从arXiv论文数据训练出专业的科学语言模型。研究者详细记录了24次实验的完整过程，从数据处理到模型训练的每个环节，为资源受限的研究者提供了宝贵的实战经验。最终训练的13.6亿参数模型能够理解数学公式和科学文献，证明了小规模专业化模型训练的可行性。

谷歌DeepMind研究团队开发了一种革命性的机器人3D重建技术SplatMesh，能够让机器人从不完美的真实数据中学习，同时重建物体几何形状和外观。该技术采用端到端优化策略，将机器人校准、场景重建和物理仿真统一在一个框架中，在ALOHA2双臂机器人上的实验证明其能够处理现实世界的复杂条件，为机器人自主学习和适应提供了新的解决方案。

作为光网络技术的坚定支持者、奋力开拓者、潜心创新者，新华三用无数研发与投入所丈量的其实并非公里，亦非毫米或微米；而是我们与未来的距离。

2022年5月12日，由华为云和InfoQ共同出品的云技术专栏《探秘·云新知》正式上线。

Meta Reality Labs开发了首个实时空间感知虚拟人对话系统SARAH，让AI角色能够感知用户位置并自然转向面对用户，同时支持个性化眼神接触控制。系统采用创新的因果变分自编码器和流匹配模型，运行速度达每秒300帧，比现有方法快三倍。该技术已成功部署到VR系统中，为游戏、社交和教育应用带来更自然的人机交互体验，标志着虚拟人技术的重要突破。

伊利诺伊大学团队提出Re-Bottleneck框架，解决了音频AI系统只关注重现质量而忽视任务适应性的问题。该方法在预训练模型内部添加轻量级"翻译器"，无需重新训练整个系统就能为其添加有序性、语义理解和等变性等新功能。实验显示，该技术训练成本仅为原系统的0.33%，却能显著提升下游任务性能，为AI音频处理提供了高效的定制化解决方案。

要突破行业内卷，更需要依靠技术创造价值，减少犯错的同时，让AI多出力。

8月10日，雷军于北京总部小米科技园举办2021雷军年度演讲，同时正式发布小米高端旗舰序列新品小米MIX 4。小米MIX 4持续探索全面屏形态，搭载全新CUP全面屏技术，让屏幕既能无孔完美显示，又可保证正常自拍效果。

2019年6月6日，工业和信息化部向三家电信运营商颁发5G商用牌照，同时获得5G牌照的还有中国广电，而后者的加入也成为5G发牌最大的看点。从此，一个新的时代开启，属于3+1的时代。

尽管仍有一定缺憾，但更多实用功能、更好的相机和色彩效果已经足够让普版iPhone 16成为最佳选择。

阿里巴巴通义实验室推出WebWatcher，这是首个能同时处理图片和文字的深度研究AI助手。它像数字侦探一样，能主动搜索网页、分析图片、执行计算，通过多步推理解决复杂问题。在多项基准测试中，WebWatcher显著超越GPT-4o等知名系统，特别是在需要跨模态信息整合的任务中表现突出，代表了AI助手向真正智能推理的重要进展。

全球所有主要高性能计算中心，无论是直接由科研经费资助、还是靠军方补贴，都凭借明确的需求和充裕的资金在两类超级计算机系统中选择其一。要么拥有极高性能扩展上限，要么能够承载起成百上千只需运行小规模作业的用户。

斯坦福神经AI实验室开发出SpelkeNet系统，通过"虚拟戳击"让AI像婴儿一样理解物体的物理结构。该系统不依赖外观特征，而是模拟物理力作用来发现哪些像素会一起移动。在物体操作任务中表现显著优于传统方法，并意外展现出对支撑关系和材料属性的理解能力。