刘军表示，浪潮信息推出元宇宙服务器是基于长期主义的产业战略布局，元宇宙服务于数实融合和数字经济的发展，作为算力基础设施的厂商，浪潮信息必须要把基础设施的工作规划好、开发好、建设好、运营好。

Alphabet旗下AI公司DeepMind推出了人工智能聊天机器人Sparrow。

面对数字化和低碳化转型的双重挑战，工业企业不仅要紧跟技术发展的步伐，更要在变革的潮流中寻找自身的可持续发展之道。

Facebook公司透露了关于其加密货币Libra的更多细节，用户可以用它购买商品或者以几乎零手续费的方式向他人汇款。

与普通老师不同的是，这是一位依托于AI技术诞生的“超拟人AI一对一老师”，是精准学集团基于其自研的语音端到端“心流大模型”打造。用户可以在精准学AI辅学机Bong系列里体验“超拟人AI一对一老师”功能。

英特尔研究院宣布与Blockade Labs合作发布LDM3D（Latent Diffusion Model for 3D）模型，这一全新的扩散模型使用生成式AI创建3D视觉内容。

宝可梦 GO 游戏即将迎来新的公司管理者。与此同时，前母公司 Niantic 正将重心从游戏转向利用游戏数据生成 AI 地图。Niantic 保留了 Ingress 和 Peridot 等 AR 游戏的控制权，并更名为 Niantic Spatial，显示出公司未来发展方向。Niantic 计划利用玩家贡献的扫描数据,训练 AI 理解现实世界,为未来 AR 眼镜等设备提供支持。这一转变反映了科技公司探索 AI 理解现实世界的新趋势。

IntelliFlash将由大数据存储厂商接手，ActiveScale身陷困境。

近日，由国家工业信息安全发展研究中心指导、计世资讯发布《2017-2018年中国私有云市场现状及发展趋势研究报告》。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

这篇研究论文介绍了"GeoRanker"，这是一种突破性的全球图像地理定位方法，由香港城市大学和威斯康星大学麦迪逊分校研究人员联合开发。不同于传统方法，GeoRanker采用了距离感知排序框架，利用大型视觉语言模型对查询图像与候选位置之间的关系进行建模。核心创新在于提出的多阶距离损失，不仅考虑绝对距离还建模相对空间关系，以及构建的首个地理排序数据集GeoRanking。实验表明，GeoRanker在IM2GPS3K和YFCC4K基准测试上显著超越现有方法，在街道级准确率上分别提升12.9%和37.3%。

新加坡国立大学和南洋理工大学联合研究团队开发的GuardReasoner-VL是一种具备推理能力的视觉-语言模型安全守门员，能有效防护AI系统免受有害内容影响。该模型通过先推理再决策的方式，不仅能判断内容是否有害，还能提供详细的推理过程作为解释。研究者构建了包含12.3万样本的训练语料库，并通过监督微调和在线强化学习优化模型性能。实验结果显示，GuardReasoner-VL在安全评估基准上的平均F1分数比现有最佳模型高19.27%，为AI安全领域提供了新的解决方案。

MIT研究团队使用生成式AI从零开始设计抗生素化合物，成功创造出能够杀死耐药淋病和MRSA的两种新药物。该AI系统生成了超过3600万个理论化合物，筛选出两个突出的候选药物NG1和DN1。这些化合物在结构上完全不同于现有抗生素，通过破坏细菌细胞膜发挥作用。目前非营利组织正在优化这些化合物的药物特性，为解决全球抗生素耐药性危机提供了新思路。

这是首份关于自动驾驶领域视觉-语言-行动模型的全景调研，由清华大学等多校团队完成。研究梳理了让汽车能看、能说、能开的VLA4AD技术发展历程，从早期语言解释器到最新推理增强系统的四个阶段，分析了20多个代表性模型，整理了相关数据集和评估方法，并指出了实时性能、安全验证、多模态融合等关键挑战和未来发展方向。

斯坦福大学推出DynaGuide技术，让机器人无需重新训练就能通过视觉示例学会新任务。该系统采用独立的动态模型为机器人提供实时行为指导，成功率达70%，在处理模糊指令时比传统方法强5.4倍。技术支持多目标引导和即插即用部署，已在真实机器人上验证成功，为个性化机器人服务开辟新路径。

莫斯科物理技术学院研究发现，大语言模型无需学习词汇语义含义也能实现语言理解。通过使用基于字符视觉形状的冻结嵌入代替传统可训练嵌入，模型在推理测试中表现更佳。研究表明语义理解是Transformer架构的涌现属性，而非来自输入嵌入的语义信息，为AI语言理解机制提供了全新视角。

大小折叠旗舰引领、小米SU7 Ultra Prototype 挑战纽北，小米硬核科技实力迎来全面井喷。

戴尔科技集团为未来边缘数以百万计的系统提供了一致的基础架构、数据、应用和安全方法

上海AI实验室等机构联合研究揭示了大语言模型代码评估中的系统性偏见问题。研究发现现有测试方法存在"同质化陷阱"，AI生成的测试用例往往无法发现人类编程中的多样化错误。研究团队提出SAGA人机协作框架，通过分析正确和错误的人类代码生成高质量测试用例，显著提升了代码评估的准确性和鉴别力，为AI编程评估提供了新的解决方案。

这项来自蒙特利尔大学研究团队的突破性工作提出了System-1.5推理框架，通过在潜在空间中创建动态捷径，使大语言模型能够灵活调整思考路径。研究者设计了模型深度捷径和推理步骤捷径，让AI系统能像人类一样区分关键与非关键推理步骤，在不损失准确性的情况下将推理速度提升20倍以上。这种方法在数学推理和常识推理任务上表现出色，为解决大语言模型推理效率问题提供了全新思路。