新加坡国立大学团队突破音视频同步生成技术难题，开发出JavisDiT系统，能像专业导演一样确保声画完美同步。该系统采用创新的双向交叉注意力机制和分层时空先验估计器，在包含10,140个复杂场景样本的JavisBench数据集上全面超越现有方法，为音视频内容创作开辟新可能。

谷歌DeepMind团队开发出ViNT视觉导航系统，让机器人像人类一样仅通过"看"就能在陌生环境中导航。该系统模仿ChatGPT的学习方式，通过分析600万个导航轨迹掌握通用导航能力，在未知环境中的成功率达87%。这一突破将推动物流配送、家庭服务、搜救等领域的机器人应用发展。

SAP实验室研究团队开发了DIAFORGE系统，通过三阶段训练显著提升AI助手在企业环境中的工具调用准确性。该方法专门解决AI助手面对相似工具时的选择困难，通过模拟真实企业场景训练AI主动澄清用户需求。实验结果显示，经过训练的模型比GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet分别高出27和49个百分点，为企业AI助手的实际应用提供了重要突破。

本文汇总了解释 AI 领域常用术语及技术概念，涵盖从 AGI 到神经网络等多个关键内容，帮助读者理解人工智能的基本原理与应用。

龙年伊始，虚拟人洛天依、瞳姐、柳夜熙、天妤、厘里、苏小妹、令颜欢、小C、Eassy、秦佑之等表现亮眼，通过各自的节目、商业合作、文化推广等活动积极营业。同时，齐鼓文化推出的AI说唱歌手柒月和江西文旅数字推介官王勃作为文化/品牌细分赛道的代表性虚拟人受到关注。

干久了程序员，我仿佛也变成了机器

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

黄浦区与华为云联合创新，选取南京大楼作为城市数字治理最小管理单元进行试点，历时近两个月共同打造了一个1:1“活”的大楼数字孪生，实现了该大楼内外部事务及周边环境事件的实时预判、发现及处置。

科学技术加快了文明的演化，更是推动社会生产力发展的重要力量。

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

作为ICT漫长产业链条的两端，华为的赛道与互联网很远，但华为的产品、方案、服务却与互联网很近。在通向数字时代、元宇宙以及更遥远的星辰大海的互联网之路上，我们的故事还远没有结束，华为还将与中国互联网共同见证的无数座里程碑。

施耐德电气每年都会基于深刻的行业洞察和实践发布《看得见的未来：数据中心市场的新趋势与新突破》以揭示新一年数据中心行业会发生哪些变化，有哪些趋势会影响数据中心行业未来的发展方向。以下是施耐德电气数据中心全球科研中心对2021年的十大新兴趋势的预测

CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型，发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术，成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别，就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中，CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点，尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。

UC伯克利大学研究团队发现，当前先进的视觉语言AI模型虽然拥有强大的视觉识别能力，但在实际应用中却无法有效利用这些视觉信息。研究通过对比AI视觉系统的直接表现与完整系统的表现，发现存在巨大的性能差距，AI往往依赖语言模型的偏向性而非真实的视觉感知来回答问题。这一发现揭示了AI系统中视觉-语言整合的根本性缺陷，为未来AI发展指明了新方向。

3月28日，2023微信公开课PRO·微信之约在广州正式开讲。

生产制造碳足迹获权威认证，英特尔与PC业界推出总可回收率高达90%的绿色商用电脑。

南京大学团队提出PixNerd，一种革命性的像素空间图像生成模型。该模型摒弃传统VAE两阶段架构，直接在像素层面工作，通过神经场技术实现端到端训练。在ImageNet测试中达到2.15 FID，推理速度比同类模型快8倍，支持任意分辨率生成。研究还扩展至文本生成图像，在GenEval和DPG基准测试中表现优异，为AI图像生成提供了更简洁高效的解决方案。

炽橙科技自2015年成立后就深耕于XR技术领域。

小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化，在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型，甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施，将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源，为AI民主化发展提供了新思路。

KERL是一个创新的食谱推荐系统，由伦斯勒理工学院研究者开发，将食品知识图谱与大语言模型相结合，提供个性化推荐并生成食谱步骤和营养信息。系统包含三个模块：KERL-Recom（负责推荐菜品）、KERL-Recipe（生成烹饪步骤）和KERL-Nutri（提供营养分析）。研究团队创建了全新基准数据集评估系统性能，实验表明KERL在所有任务上均显著优于现有方法，为用户提供了考虑个人喜好、饮食限制和健康指南的完整食谱推荐解决方案。