伊利诺伊大学研究团队提出LaTtE-Flow架构，创新性地将多模态理解和图像生成统一在单一模型中。通过层级时间步专家和时间步条件残差注意力两大技术突破，实现6倍推理加速和4倍参数效率提升，同时保持高质量的图像生成和理解性能，为高效多模态AI应用奠定基础。

本次论坛围绕推动全球半导体产业合作发展、建设粤港澳大湾区国际科技创新中心等话题，邀请多位政府、产业界、跨国公司的重要嘉宾共商合作经验，共话模式创新，共促全球半导体产业走向更高水平的开放合作。

数据经济不断发展，业界对于算力的需求不断激增。数据中心的作用变得举足轻重，OCP聚焦开放计算，通过协作创新，赋予开放计算更多使命，推动整个计算产业的发展。展望未来，OCP的发展值得期待。

约翰霍普金斯大学发布DOTRESIZE技术，通过最优传输理论实现AI大模型智能压缩。该方法将相似神经元合并而非删除，在保持性能的同时显著降低计算成本。实验显示，压缩20%后模型仍保持98%性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

今天，第四届华为全联接大会HUAWEI CONNECT2019在上海世博展览馆举办。

这项研究介绍了FastTD3，一种简单却高效的强化学习算法，能显著加速人形机器人的训练过程。由加州大学伯克利分校团队开发，FastTD3通过四个关键优化——并行模拟、大批量更新、分布式评论家网络和精心调整的超参数，在不到3小时内解决了复杂的人形机器人控制任务，并成功实现了从模拟到实体机器人的技能迁移，为机器人学习研究提供了宝贵的开源工具。

这篇来自KAIST AI研究团队的论文提出了"差分信息分布"(DID)这一创新概念，为理解直接偏好优化(DPO)提供全新视角。研究证明，当偏好数据编码了从参考策略到目标策略所需的差分信息时，DPO中的对数比率奖励形式是唯一最优的。通过分析DID熵，研究解释了对数似然位移现象，并发现高熵DID有利于通用指令跟随，而低熵DID适合知识密集型问答。这一框架统一了对DPO目标、偏好数据结构和策略行为的理解，为语言模型对齐提供理论支持。

未来，随着渠道新政策实施落地，浪潮K1 Power生态将进一步壮大，浪潮商用机器携手渠道生态伙伴持续稳固核心应用市场的同时，不断提高私有云、行业云、混合云及分布式存储等创新应用市场份额，合力创新，打造共赢格局。

Meta与卡内基梅隆大学联合开发的ATLAS系统革命性地解决了3D人体建模中的核心难题。通过将人体骨架和表面分离处理，ATLAS实现了精确的独立控制，避免了传统方法中调整一个部位影响其他部位的问题。该系统基于60万高分辨率扫描数据训练，采用创新的稀疏非线性姿态校正技术，能从单张照片生成精确3D模型，为虚拟现实、游戏制作、在线购物等应用提供强大技术支撑。

看看在实际测试中GeForce RTX 3080的表现。

这项由上海创新研究院、复旦大学、上海交通大学等机构联合完成的研究，首次实现了真正意义上的视频音频同步生成。MOVA系统拥有320亿参数，能够同时生成高质量的视频画面和完全匹配的音频内容，在唇音同步、多人对话、环境音效等方面都达到了行业领先水平，为AI内容创作开辟了全新的技术路径。

阿里巴巴和同济实验室联合推出的Qwen3 Embedding系列模型在文本嵌入和重排技术上取得突破性进展。这套模型基于Qwen3大语言模型构建，采用多阶段训练策略，结合大规模合成数据和高质量监督数据，实现了在MTEB多语言、英文、中文和代码等多个基准测试中超越现有最佳开源和商业模型的性能。该系列提供0.6B至8B参数的多种规模选择，以Apache 2.0许可开源，为搜索引擎、推荐系统和检索增强生成应用提供强大支持。

多年前，AMD曾占据x86服务器处理器市场25%的份额。苏姿丰博士一直坚信数据中心市场是AMD的重大机遇，并且其回报也相当丰厚，近几年，AMD持续并不断加大对数据中心市场进行投资，在该领域开发新产品，保持市场整体的活力。

喜马拉雅 AI 云，是面向公司人员提供的一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。

杭州电子科技大学等多所院校联合研究团队开发出革命性AI系统Drawing2CAD，能够直接从工程图纸自动生成精密三维CAD模型。该系统采用创新的双解码器架构和柔性损失函数，使用矢量格式图纸保留精确几何信息，在多项测试中显著优于传统像素化方法。研究团队还构建了包含15万多个样本的大规模数据集CAD-VGDrawing，为工程设计自动化提供了重要突破。

Skywork AI团队通过创新的人机协作数据处理方法，构建了史上最大规模的高质量偏好数据集SynPref-40M，训练出Skywork-Reward-V2系列模型。该系列在七项主要测试中全面超越现有最佳模型，证明了数据质量胜过算法复杂度的重要原理，为AI更好理解人类偏好开辟了新道路。

NVIDIA团队开发出革命性AI图像生成技术AYF，成功将传统需要几十步的复杂图像生成过程压缩至仅4步，同时保持高质量输出。该技术通过创新的流映射方法和双重训练目标，解决了现有快速生成方法质量差或多步性能退化的问题，在ImageNet等标准测试中表现优异，为AI图像生成的实用化应用奠定了重要基础。

商汤科技研究团队开发了MaskGWM，一个革命性的自动驾驶预测系统。该系统采用创新的"双重学习法"，让AI同时掌握图像生成和逻辑推理能力，能够预测长达12秒的未来驾驶场景。通过空间和时间两个维度的掩码重建训练，结合多视角预测能力，MaskGWM在标准测试中显著超越现有技术，并展现出强大的跨域泛化能力，为更安全智能的自动驾驶技术奠定了重要基础。

6月11日至13日，2023开放原子全球开源峰会在北京北人亦创国际会展中心盛大举行。

发布Cosmos世界模型及机器人基础设施，加感知到决策进化