疫情来袭，使许多国家、企业和个人措手不及，在一些国家甚至是人仰马翻。新冠病毒给我们带来了新常态，现如今，唯一确定的就是不确定性。一些影响是短期的，但是许多的影响将会成为世界需要长期面对的挑战。

DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计，仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型，挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术，大幅提升内存效率和计算性能，为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。

清华大学提出MoveGCL框架，首次实现在完全不共享敏感出行数据的前提下，多城市协作训练全球通用人工智能出行预测模型。该技术通过生成虚拟轨迹传递知识，结合混合专家系统和渐进式学习策略，在六个美国主要城市的测试中展现出优异性能，为隐私保护下的协作学习提供了新范式。

据 QYResearch，23 年全球 搜索引擎市场规模超 2000 亿美元。

自18世纪以来,人类历史已经历了三次较大的科技及产业革命。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

无论是什么新理念、新技术，只有创造价值，才有意义。

约翰霍普金斯大学与StepFun公司联合研究，成功让AI学会"边看边思考"的视觉推理能力。通过两阶段训练方法，先让AI在文字推理中掌握认知行为，再迁移到视觉任务中。开发的OVR模型在多项测试中创造新纪录，为AI教育助手、医疗诊断、科研分析等应用奠定基础。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

UC圣地亚哥和西蒙弗雷泽大学联合开发了GMT系统，这是首个能让机器人掌握多种人类动作的通用控制器。通过自适应采样和专家混合架构，单一系统可同时处理走路、跳舞、武术等复杂技能，在真实机器人上展现出卓越的稳定性和流畅性，为通用人形机器人的实现迈出关键一步。

现在的AI已经有可能超越人类，INTUITOR系统让AI获得自我评估能力

英特尔在这两年对于半导体技术的宣传仍然不遗余力：无论是半导体制造展望1-2年后的Intel 18A工艺，还是先进封装hybrid bonding互联间距缩减至3μm的未来技术

Skywork AI首次在软件工程领域验证数据规模效应，开发的Skywork-SWE-32B模型在SWE-bench Verified基准测试中达到38.0%准确率（使用测试时缩放技术可达47.0%），创下开源模型新纪录。研究构建了包含10169个验证实例的大规模数据集，证明增加高质量训练数据能持续提升AI软件修复能力，为开源软件工程AI发展提供重要突破。

2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑开放共赢的行业生态。

Soul AI团队发布突破性研究成果TransDiff，首次成功融合自回归变换器与扩散模型，实现图像生成质量与速度的双重突破。该技术在ImageNet数据集上创造FID 1.42新纪录，同时推理速度比传统方法快112倍，并提出多参考自回归全新生成范式。

张小龙将微信称作广场，但是很多时候，大家只想看舞台上的表演。而张一鸣的抖音就是那个舞台。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

清华大学团队开发的RoboScape是首个真正懂"物理直觉"的机器人世界模型。通过创新的双分支架构和关键点学习机制，它能够生成既视觉逼真又符合物理定律的机器人操作视频，在多项评估中显著超越现有方法，为机器人智能化发展提供了重要技术突破。

德国比勒费尔德大学研究团队开发出能通过照片预测剩余寿命的AI系统，平均误差仅4.79年，准确度超越传统生物标记物检测。该技术基于DINOv2视觉模型和不确定性量化方法，在5672张高质量照片上训练。虽然展现了图像中隐藏医学信息的巨大潜力，但研究团队强调目前不适合临床应用，需要解决数据偏差、伦理考量等挑战。这项研究为非侵入性健康筛查开辟了新方向。

这项由新加坡南洋理工大学主导的研究全面梳理了大型语言模型通过奖励信号学习的最新进展。研究揭示了一种革命性的AI训练范式：让AI像学生接受老师指导一样，通过奖励反馈主动学习和改进。这种方法已在ChatGPT等系统中应用，能显著提升AI在推理、对话、代码生成等任务上的表现，同时增强安全性和可靠性。