阿里巴巴通义实验室发布WebSailor，这是首个让开源AI智能体在复杂网络信息搜索中达到"超人级"推理能力的完整训练方法。通过创新的高不确定性训练数据生成和强化学习算法，WebSailor在权威基准测试中的表现媲美顶级商业系统，将开源模型的复杂推理能力提升到了前所未有的高度。

基于“人工智能＋大数据”搭建证券行业智能化客户服务平台。

这篇论文由加州大学伯克利分校和香港大学的研究团队提出了LIFT方法，挑战了传统视觉语言模型需要同时训练文本和图像编码器的假设。研究发现，使用预训练的大型语言模型作为固定文本编码器，只训练图像编码器就能在多项任务上超越CLIP，特别是在理解空间位置、对象属性关联等组合信息方面。LIFT不仅提高了计算效率，还解决了CLIP在处理复杂语义关系和长文本描述时的短板，为视觉语言模型提供了一条更高效的发展路径。

这项研究提出了Mirage框架，让AI学会像人类一样进行"心理想象"推理。通过生成压缩的潜在视觉标记而非完整图像，该方法在多个空间推理任务上显著超越传统文字推理和图像生成方法，为AI推理能力发展开辟了新路径。

知道吗，地球上估计有一千万种物种，而科学家只确认了150万种。且其中许多物种濒临灭绝。而在非营利组织Wild Me的努力下，保护野生动物的庞大任务可以从公民科学家们那里获得帮助。

6月9日，阿里云宣布推出第七代ECS、POLARDB-X数据库、视觉智能开放平台等重磅新品，在性能、稳定性和开发效率上继续领跑全球。此外，阿里云还发布了新一代数据中台、混合云管理平台、云原生数据仓库等产品及解决方案，目前这些产品均已在阿里云官网上线。

11月9日，在华为全联接大会2022——“共建数智生态”主题演讲，华为云全球生态部总裁康宁以“共创新价值，一切皆服务”为题发表演讲。

伊利诺伊大学研究团队开发出RM-R1奖励模型，首次让AI评委具备深度推理能力。通过"链式评分标准"机制，模型会先分析问题、制定标准、详细推理再给出评判，就像人类评委的思考过程。在三大基准测试中达到业界最高水平，14B模型超越70B传统模型，数学任务准确率达91.8%。该技术已完全开源，将推动AI系统向更透明、可解释方向发展，为各领域提供更可靠的智能评判服务。

格罗宁根大学和哈佛大学的研究团队发现，当前大型推理模型在被要求用非英语语言"思考"时，面临严重的语言匹配与准确性权衡。他们通过评估六个先进模型，揭示即使最强大的32B参数模型也经常默认使用英语推理，而非用户指定的语言。提示黑客技术能将语言匹配率从45%提高到90%以上，但准确率会下降。这一发现对构建真正可信的多语言AI系统具有重要启示。

邮储银行依托 “金睛“信用风险监控系统，收集、整理和分析政府和企业公开的环境信息，搭建环境信息数据库，依托公众环境研究中心（IPE）的动态环境绩效评价 （DEPA）解决方案，快速高效识别企业的环境信用风险，提升信贷管理的效率和效能。

浙大联合蚂蚁集团通过系统性研究发现，开源AI在数据分析上表现不佳的根本原因是缺乏战略规划能力。研究团队通过精心设计的数据合成方法，成功提升了开源模型的表现，14B模型甚至能媲美GPT-4，证明了高质量训练数据比海量数据更重要，为开源AI在数据分析领域的发展指明了新方向。

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。

爱沙尼亚塔林理工大学研究团队发现，先进AI视觉模型的问题不在于"看不清"图片，而在于"想不通"图片间逻辑关系。他们提出"线性分离天花板"概念，揭示了广泛存在的"线性推理瓶颈"现象，并证明通过针对性微调可以解决这一问题。研究为改进AI视觉推理能力提供了新思路。

斯坦福大学研究团队开发了史上最具挑战性的AI数学推理测试系统Putnam-AXIOM，基于威廉·洛威尔·普特南数学竞赛的522道大学级难题。测试结果显示，即使最强的AI模型也只能达到42%的正确率，远低于它们在传统测试中的表现。研究还创新性地引入了变形题目生成和教师强制准确率评估方法，有效识别了AI对训练数据的记忆依赖问题，为真实评估AI数学推理能力提供了新标准。

近日，盛邦安全发布了Web应用安全综合治理系统RayGate v3.0版本，新增了IPv6资产自学习、定制化策略模板、三级用户站点开通、篡改事件手机端查询等功能，

AITEE是一款由德国康斯坦茨应用科学大学研发的电气工程智能辅导系统，结合大型语言模型和图神经网络技术，能够理解手绘和数字电路图，通过检索增强生成找到相关解决方法，并使用苏格拉底式对话策略引导学生独立思考。系统不仅能准确识别电路组件和结构，还能通过并行Spice模拟验证计算结果，有效解决了传统教育中的"教师带宽问题"，为电气工程学生提供个性化、可扩展的学习体验。

OPPO研究团队通过系统性实验发现当前AI智能体研究缺乏统一标准，开发出模块化的OAgents框架，在GAIA基准测试中达到73.93%的领先成绩。该研究建立了严格的评估协议，将智能体能力分为事实获取和逻辑推理两个维度，为行业提供了标准化的工具和方法，推动AI智能体研究走向科学化和规范化。

史蒂文斯理工学院研究团队发现大语言模型内部存在"真相神经元"，这些特殊神经元能够识别信息真实性，不受主题限制。研究通过积分梯度方法定位这些神经元，证明抑制它们会显著降低模型在真实性测试中的表现。实验表明，这些神经元主要分布在模型的中间层，且其影响可跨数据集泛化。这一发现为提高AI系统可信度提供了全新视角，有望促进更可靠的语言模型开发。

这是Meta首款能够理解图像和文本的旗舰视觉模型。

卡内基梅隆大学研究团队开发了ViGoRL系统，通过视觉定位强化学习显著提升AI的视觉推理能力。该方法让模型将每个推理步骤明确锚定到图像的特定坐标，模拟人类注视点转移的认知过程。与传统方法相比，ViGoRL在SAT-2、BLINK等多项视觉理解基准上取得显著提升，并能动态放大关注区域进行细节分析。这种定位推理不仅提高了准确性，还增强了模型解释性，为更透明的AI视觉系统铺平道路。