在今天举办的冬季新品发布会上，华为推出一款创意设计和功能组合的腕间新品华为WATCH Buds-----业界首款弹盖磁吸式耳机手表。

腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术，通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制，将AI图像生成训练效率提升50%-71%，同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略，专注于图像生成早期阶段的重点优化，并引入高阶求解器进一步加速训练过程，为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。

忘记Nvidia用了30年才一夜成名的事实吧，它最近令人难以置信的崛起似乎有点泡沫的潜质。

香港城市大学研究团队开发了一种全新的AI视频理解技术，让通用AI模型无需专门训练就能准确定位视频中的特定对象和动作。该方法通过分解复杂描述、优化注意力机制，在多个权威数据集上显著超越现有方法，为AI视频分析领域带来重要突破。

新加坡南洋理工大学研究团队开发出EgoTwin系统，这是首个能够根据文字描述同时生成第一人称视频和匹配人体动作的AI框架。该系统通过创新的头部中心动作表示方法和因果交互机制，解决了视角对齐和动作画面同步的核心难题，在17万样本的真实数据集上实现了显著性能提升，为VR内容创作、影视制作等领域提供了新的技术可能。

加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体，通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试，这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示，具备自我进化能力的AI显著超越静态版本，其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性，为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。

既然，BI市场有着如此惊人的市场潜力，相关的市场玩家也是纷纷“你方唱罢，我登场”。这里面既有传统的BI厂商，也有众多的创新BI玩家。那么，在如此竞争激烈的市场，谁能最终执牛耳呢？

时光荏苒，岁月如梭，然而技术的进步同样日新月异，转眼又来到总结一年的时刻，第八届数据技术嘉年华大会将于2018年11月16日~17日在北京市朝阳区东三环中路61号富力万丽酒店盛大开启。

2025年，企业数据平台已成为业务运营的核心支撑，随着AI深度融入日常工作流程，企业对清洁、易用的实时数据需求激增。Apache Iceberg和Delta Lake等开放格式正在打破供应商锁定，统一平台将编排、治理和元数据管理集成一体。主要厂商纷纷推出AI原生功能，支持混合云和边缘部署。预测显示，企业数据平台市场将从2025年的1113亿美元增长至2032年的2435亿美元，年复合增长率达11.8%。

这篇论文介绍了一种名为"低秩克隆"(LRC)的新型知识蒸馏方法，能极大提升小型语言模型的训练效率。哈尔滨工业大学深圳校区和百度公司的研究团队通过训练可学习的低秩投影矩阵，同时实现了软剪枝和激活克隆，避免了传统方法中的信息损失和对齐效率低下问题。实验证明，仅用100亿-200亿文本单元训练的LRC模型性能可匹配或超越需要万亿级训练数据的现有模型，训练效率提升1000倍以上，为资源受限场景下的高性能语言模型开发提供了突破性解决方案。

小米LLM-Core团队开源了两款强大的视觉语言模型MiMo-VL-7B-SFT和MiMo-VL-7B-RL，在通用视觉理解和多模态推理领域创下新纪录。仅有7B参数的MiMo-VL-7B-RL在40项评测中的35项上超越Qwen2.5-VL-7B，在OlympiadBench上达到59.4分，超越了参数量达78B的模型。研究采用四阶段预训练与混合在线策略强化学习相结合的方法，处理了2.4万亿个标记。研究发现，预训练阶段纳入高质量推理数据至关重要，而混合强化学习虽提升性能但存在多任务同步优化挑战。

IEEE数字金融与经济标准委员会专家委员、桐元软件CEO 胡凝认为，在努力解决大模型幻觉的技术挑战的同时，AI正加速塑造以创意和交付为核心价值的“超级个体”时代，并带来了能耗与信息茧房等新的社会议题。

对于资产重、成本高、政策紧、市场不稳定的钢铁企业来说，数字化转型迫在眉睫。

Oracle研究团队开发了FS-DAG，这是一种用于视觉丰富文档理解的少样本领域适应图网络模型。与传统大型模型不同，FS-DAG仅需5份示例文档即可适应新文档类型，参数量不到90M，却在信息提取任务中表现卓越。模型采用模块化架构，结合预训练的文本和视觉特征提取器与图神经网络，展现出对OCR错误的极强鲁棒性（性能下降不到1%）。实验表明，FS-DAG在多种文档类型上优于LayoutLMv2等大型模型，同时具有更短的训练和推理时间。目前已被50多家企业采用，每月处理超过100万次API调用，证明了其在实际业务场景中的价值。

这项研究首次创建了CommonForms大规模表单数据集，从800万PDF文档中筛选出5.9万份高质量表单，涵盖20多种语言和14个领域。基于此训练的FFDNet模型在表单字段识别上超越Adobe Acrobat，能识别文本框、复选框和签名区域，训练成本仅500美元且完全开源，为自动化表单处理提供了经济实用的解决方案。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

高岑说，“IBM试图在分布式架构和集中式架构之间打造这样一个‘桥梁’，为用户提供既保证高可用性、超强的纵向扩展能力，又提供快速顺应市场环境要求，缩短开发周期，灵活开源的最新横向扩展技术。”

TECHNIQUERAG是一种新型检索增强生成框架，专为网络安全领域的对抗性技术识别而设计。卡塔尔计算研究所的研究团队创新性地整合了现成检索器、LLM重排序和有限的文本-技术配对数据，有效解决了数据稀缺性和领域专业性挑战。实验表明，该方法在多个安全基准上实现了最先进的性能，无需大量标记数据或特定任务优化。TECHNIQUERAG通过零样本LLM重排序增强了检索质量，使防御者能更准确地从威胁情报文本中识别MITRE ATT&CK技术，为网络安全分析提供了强大工具。

上海AI实验室等机构联合开发的SongGen系统实现了AI音乐生成的重大突破，能够在单一阶段同时生成人声和伴奏，用户只需输入歌词和描述就能创作完整歌曲。该系统提供混合和双轨两种生成模式，支持语音克隆功能，在多项评估中超越传统多阶段方法。研究团队还构建了包含54万样本的开源数据集，并将完整代码和数据公开发布，为AI音乐创作的民主化奠定基础。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。