随着5G技术的大规模商用，视频流量将呈指数级增长，视频化表达已是大势所趋。但当前，我国媒体转型与发展正面临着发展瓶颈，主要表现在：低效率的视频生产方式制约了传统媒体向融媒体、智媒体转型；海量化的视频生产规模使内容审核更加复杂困难。

FLAME-MoE是卡内基梅隆大学团队开发的首个全透明混合专家语言模型研究平台，包含7个规模从3800万到17亿活跃参数的模型。它采用每层64位专家、top-8选择和2位共享专家的架构，公开所有训练数据、代码和检查点。实验显示，FLAME-MoE比相同计算量的密集模型提升3.4个百分点，并揭示了三个关键发现：专家逐渐专注于特定词汇子集，专家协同激活保持稀疏多样，路由行为在训练早期就趋于稳定。这一平台为MoE模型的系统研究提供了前所未有的开放基础。

作为数字化解决方案的领导者，紫光股份旗下新华三集团以持续强化的创新能力，引领IT服务模式与技术演进，推动IT服务能力全面进化。

想象一下，你对AI说："给我画四个杯子"，结果AI只画了三个，或者你要求"一只红狗"，却得到了一只棕色的狗。这些"听不懂人话"的情况在当今最先进的文生图AI中仍然很常见。虽然目前的AI生成技术已经能创造出令人惊叹的图像，但在准确理解和执行具体指令方面，它们还存在明显的短板。

OpenAI推出的GPT-4.5企业版引发了争议，其高昂价格让许多人质疑其性价比。然而，作为OpenAI最大且最强大的非推理模型，GPT-4.5在知识储备、文档处理、任务规划等方面表现出色。尽管成本高昂，但随着推理成本的下降和未来潜在的强化学习训练，GPT-4.5仍有望成为企业应用的有力工具。

强化学习存在推理效率问题，阿里千问团队发明推理二八法则，解决AI选择困难症

近日，在中科软科技战略投资环信签约仪式现场，环信CEO刘俊彦正式宣布环信机器人4.0对外发布。

上海交通大学研究团队开发出革命性AI癌症诊断系统，通过深度学习技术分析50万张细胞图像，实现94.2%的诊断准确率，诊断时间从30分钟缩短至2分钟。该系统不仅能识别多种癌症类型，还具备解释性功能，已在多家医院试点应用。研究成果发表于《Nature Communications》，展示了AI在精准医疗领域的巨大潜力。

这项研究引入了DFIR-Metric，首个专门评估大语言模型在数字取证与事件响应领域能力的基准测试集。由阿布扎比技术创新研究院领导的国际团队开发的测试包含三个部分：700道理论多选题、150个CTF风格的实际挑战，以及500个基于NIST标准的磁盘与内存取证案例。研究测试了14种顶尖大语言模型，发现虽然它们在理论知识方面表现良好（最高达92.75%准确率），但在需要多步推理的实际取证任务中仍存显著差距（最佳模型仅能解决28%的任务）。

近日，西藏自治区山南市人民医院选用联想企业科技集团提供的“联想ThinkCloud医疗AI一体机解决方案”，以协助医院医疗救治专家组更快捷、更精准地做好疫情筛查工作。

强强联合，突破 AI 蛋白质预测模型推理性能瓶颈，支持最高 6.6k 长氨基酸序列蛋白质的预测计算，达到目前已知最优推理效果。

法国 Mistral AI 发布了一套综合代理开发平台，通过集成代码执行、网页搜索和文档处理等功能，实现跨对话上下文的复杂业务流程自动化。

这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。

9月24日，在第五届HUAWEI CONNECT，华为云发布基于AI开发平台ModelArts打造的业界首个全生命周期知识计算解决方案，赋能企业打造知识计算平台，实现AI与行业知识高效结合，加速智能化升级。

这项研究介绍了WEB-SHEPHERD，这是首个专为评估网络导航轨迹设计的过程奖励模型。延世大学和卡内基梅隆大学的研究团队创建了包含40K步级别注释的WEBPRM COLLECTION数据集和WEBREWARDBENCH评估基准。实验表明，WEB-SHEPHERD在评估基准上比GPT-4o高出约30个百分点，并且在WebArena-lite上使用时，性能提升了10.9个百分点，同时成本降低了10倍。这一创新模型通过结构化清单将高级用户指令分解为可解释的子目标，为构建更可靠、更经济的网络代理奠定了基础。

这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题，提出了LEAF方法（Levenshtein高效对抗性微调）来增强文本编码器的稳健性。实验表明，LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能，在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时，LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量；在多模态检索任务中，它平均提高了10个百分点的召回率。此外，LEAF还增强了模型的可解释性，使文本嵌入的反演更加准确。

金秋九月，2021中国国际信息通信展览会在北京·国家会议中心隆重召开，中软国际重装亮相本次展会，推出基于5G通信技术实现的智慧交通、智慧城市、5GtoB、监审宝等众多优秀解决方案，吸引诸多客户及合作伙伴前来交流探讨。

这项由电子科技大学、香港中文大学等机构联合完成的研究，创建了PersonaFeedback基准来评估AI的个性化能力。研究包含8298个测试案例，分为三个难度等级，发现即使最先进的AI模型在个性化任务上表现也不理想。研究还发现推理能力提升不等于个性化能力提升，直接提供用户信息比让AI推测更有效。

这篇研究论文提出了一种称为"正交残差更新"的新方法，解决了深度神经网络中标准残差连接的局限性。研究人员发现，在传统残差连接中，模块输出与输入流直接相加可能导致冗余特征学习。他们的创新方法将模块输出分解为平行和正交两个组件，仅保留正交部分进行更新，促使网络学习更丰富的特征表示。在ResNetV2和Vision Transformer等架构上的实验证明，这种简单修改显著提高了模型准确率和训练稳定性，在ImageNet-1k数据集上使ViT-B模型的表现提升了4.3个百分点。

名字是否会在潜移默化中引导人们倾向于选择与之相符的工作或者生活方式?如果答案是肯定的，那么起名这事学问可就太大了，甚至会影响孩子的一生。