鏖战双11，在抖音双11好物节的布局，必不可少。到底巨量引擎这次有哪些新玩法？话不多说，先收下这份最最最最最最全的双11作战全景图！

千禧一代的口味相当挑剔，各类赛事都在努力争夺他们的休闲时间，而能否通过Facebook、Instagram以及Snapchat等新兴渠道与体育组织进行互动，就成了拉拢人气的关键。

世界经济论坛发布《全球风险报告2025》，指出未来两年虚假信息和错误信息将对国家、企业和个人构成最大风险。人工智能生成的虚假叙事可能侵蚀信任，加深国家间分歧。报告还强调了武装冲突、极端天气和地缘经济对抗等短期风险，以及环境、技术和社会挑战带来的长期turbulence。

7月24日，第二届中国光谷人工智能大会暨企业家高峰论坛在中国光谷科技会展中心举行

6月27日，高通公司全球副总裁侯明娟参与世界移动通信大会（MWC上海）期间举办的主题会议“5G商业：下一轮增长浪潮在哪里？”，并在圆桌讨论环节分享高通与骁龙如何把握新兴技术带来的全新机遇，为客户和消费者创造新的价值。

异国追梦人——明方全和他与众不同的「云厨房」的故事。

最近关于区块链技术的讨论一直关注日常食品，例如各类绿叶蔬菜，但不少区块链企业也开始意识到其在优质食品市场上的重要意义。

Zoom研究团队发现了让AI"写少想快"的新方法——思维草稿法，通过模仿人类简洁思考方式，让AI只记录关键信息而非详细解释。实验显示这种方法在保持90%以上准确率的同时，只需使用传统方法7.6%的文字量，大幅提升处理速度并降低成本，为AI应用的普及和可持续发展开辟了新路径。

数字孪生技术的基本思路，就是在元宇宙中重现现实世界中的对象、过程和环境。

这项由胡志明市信息技术大学团队完成的研究创建了首个越南语多模态评论帮助度预测数据集ViMRHP。通过创新的人机协作标注方式，将AI初步标注与人类专家验证结合，在保证数据质量的同时大幅降低了65%的成本和时间。研究涵盖四个领域2000个产品46000条评论，实验证明人类验证数据的模型性能显著优于纯AI标注，为电商平台改善用户购物体验提供了重要技术支撑。

代理式AI是继生成式AI后的新兴技术趋势，通过软件"代理"自动化复杂任务执行。与生成内容的生成式AI不同，代理式AI专注于执行操作。该技术将在两个方面影响数据中心：首先，随着48%的技术领导者已在使用代理式AI，这将增加LLM推理需求，进一步推动数据中心容量需求；其次，AI代理可能革新数据中心管理，自动化工作负载重新部署、性能优化和网络流量路由等任务，提升运营效率。

清华大学团队发布AutoTriton，这是首个专门用于Triton编程的AI模型，通过创新的两阶段训练方法——监督微调与强化学习相结合，让普通程序员也能轻松编写高性能GPU内核代码。尽管只有80亿参数，但在权威基准测试中表现媲美千亿级大模型，有望大幅降低GPU编程门槛。

想象你有一段视频，里面有一个人在跳舞。现在，你想让一张照片中的另一个人（或者甚至是一只猫、一个卡通角色）做出完全相同的舞蹈动作。这就是"动作转移"要解决的问题。

华盛顿大学研究团队开发了ConsumerBench测试框架，专门评估个人设备上多AI应用并发运行的性能。研究发现贪婪资源分配导致应用间严重不公平，语音识别等轻量应用被图像生成等重型应用"饿死"；静态GPU分区虽然公平但效率低下；模型共享存在配置冲突。该框架为个人设备AI应用优化提供了重要指导。

南洋理工大学研究团队开发了名为"视频思维测试"的新基准，通过1000个精心设计的YouTube短视频揭示了AI视频理解的真实水平。测试发现，即使是最强AI模型GPT-4o的正确率也只有36.6%，远低于人类的84.3%。研究指出AI主要存在时空混淆、世界知识缺失和复杂情节理解困难三大问题，为改进AI视频理解能力指明了方向。

说到人工智能(AI)领域，就不得不提起“人机大战”中的“阿尔法狗”( AlphaGo )这个嚣张的名字，自2016年3月初出茅庐，一路刷新纪录震惊世人，以99.8%的胜率，先后战胜世界各国顶尖围棋高手，轰动一时，人们将这一成绩视为人工智能的巅峰之作。

今年re:Invent可以总结为五个风向标，即重构云计算底座，自研芯片再升级；大云无疆，无限拓展；代码即云，万物皆API；降低门槛，把云计算交到更多人手里；可持续发展。

Google 推出统一安全平台 GUS，整合多项安全产品和服务，包括威胁情报、安全运营、云安全等。该平台由 Gemini AI 驱动，旨在为企业提供全面的安全数据层面，简化安全管理流程，提高威胁检测和响应效率。Google 期望通过这一平台解决企业安全领导者面临的碎片化安全解决方案问题，为用户提供更好的安全成果。

10月28日~11月1日，全球顶级多媒体会议ACM Multimedia（ACMMM）2024 在澳大利亚墨尔本成功召开。明略科技集团多模态团队与北京大学共同完成的最新研究成果在众多论文中脱颖而出，荣获最佳论文提名（Best paper nomination）。

微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架，让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制，使AI在面对新情况时能快速适应，无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。