人与机器人，能不能和平共处？

「 “那天早晨，我冲进总经理的办公室，发现人力资源总监也在，我说：真巧，真好，两位都在，我要辞职！”今天推荐 TF男孩，一个中年重新开始，转行算法教育领域的前互联网程序员故事。」

南京航空航天大学团队发现当前AI安全测试数据存在严重问题：超过50%的测试题目不合格。他们开发了MDH智能筛选系统，准确率达95%，并创建了更可靠的RTA数据集。同时发现了两种新型AI越狱攻击方法：D-Attack和DH-CoT，分别针对传统模型和推理模型，成功率最高达98%和66%，为AI安全防护改进提供了重要参考。

异国追梦人——明方全和他与众不同的「云厨房」的故事。

台湾国立大学研究团队开发了SAKURA，首个专门评估大型音频语言模型多跳推理能力的基准测试。研究发现，即使最先进的模型也面临两大挑战：一是在识别某些音频属性（如情绪）时准确率不高；二是即使能正确识别音频信息，也难以基于这些信息进行多步推理。对比实验显示，当同样的信息以文本形式提供时，模型推理能力显著提升，表明当前模型未能有效整合音频表征进入推理过程，这为未来开发真正能"听懂并思考"的AI系统提供了重要方向。

我们回顾了编排器平台在2017年巨大的成功，并且思考了超大规模数据中心在今年的发展方向。

Google DeepMind通过Physics-IQ基准测试发现，尽管当前AI视频模型能生成视觉上极为逼真的内容，但其物理理解能力严重不足。研究使用396个真实物理实验视频测试了8个主流模型，结果显示最佳模型得分仅为29.5%。更重要的是，视觉真实度与物理理解能力之间几乎无关联，这一发现对AI发展具有重要启示意义。

这项研究提出了"力量提示"方法，使视频生成模型能够响应物理力控制信号。研究团队来自布朗大学和谷歌DeepMind，他们通过设计两种力提示——局部点力和全局风力，让模型生成符合物理规律的视频。惊人的是，尽管仅使用约15,000个合成训练样本，模型展现出卓越的泛化能力，能够处理不同材质、几何形状和环境下的力学交互。研究还发现模型具有初步的质量理解能力，相同力量对不同质量物体产生不同影响。这一突破为交互式视频生成和直观世界模型提供了新方向。

站在加州圣何塞分部的办公桌前，Arm公司CEO Simon Segars正摆弄一部上世纪八十年代产的、像块小砖头般的摩托罗拉DynaTAC手机。

2024年5月17日，腾讯云生成式AI产业应用峰会在北京召开，公布大模型研发、应用产品的系列进展。

首尔国立大学研究团队开发出名为Durian的AI技术，能够实现前所未有的肖像动画与属性转移功能。该技术通过双重参考网络架构，仅需两张照片就能生成自然的动态视频，展示人物带着新发型、眼镜或胡须等属性的各种表情动作。与传统方法不同，Durian采用创新的自重建训练策略，无需大量标注数据即可学会属性转移，并支持多属性组合和属性插值等高级功能，在各项性能指标上均超越现有技术。

在贝叶斯方法家族当中，马尔可夫链蒙特卡洛方法（Markov chain Monte Carlo methods）显得尤为神秘。

业务连续性计划主要围绕可能出现的已知场景进行构建，包括由火灾、网络犯罪分子的恶意攻击而造成的重大宕机。这些计划概述了组织在面对此类灾难时应当遵循的程序，但如果无法完全预测事件发生对业务产生的确切后果时，关注重点也许就该由计划转移至组织本身。

“小i之父”袁辉的20年创业史告诉我们，AI最终是为人民服务。

这篇研究提出了时间抽象值学习（OTA）方法，解决离线目标条件强化学习中的长期规划问题。研究团队发现现有分层方法失败的关键在于高层策略无法生成合适子目标，原因是价值函数在长期规划中估计不准确。OTA通过"选项"概念实现时间抽象，有效缩短规划视野，使价值函数能提供更准确的优势信号。在复杂迷宫导航和视觉机器人操作任务中，OTA显著优于现有方法，证明了该方法在处理长期任务时的有效性。

要帮助非洲真正通过电信及数据骨干网络的普及迎来腾飞，本地数据及人工智能产业的崛起也将一大关键前提。

这是首个大规模研究AI知识传授能力的实验，涉及118名参与者与8个顶级AI模型的协作。研究发现AI的智能水平与教学效果并非正比关系，一些高性能AI反而在协作中表现不佳。通过分析数千条对话记录，研究揭示了影响人机协作成功的关键因素，包括表达方式匹配、自适应引导和避免过度依赖。研究警示：随着AI能力提升，可能出现"知识传授鸿沟"，需要专门优化AI的可理解性。

斯坦福等机构联合推出CodeARC基准测试，专门评估大型语言模型从输入输出例子中推理程序逻辑的归纳能力。该框架采用交互式评估方式，允许AI主动查询并获得反馈，更贴近真实编程场景。测试涵盖1114个Python函数，最强模型成功率仅52.7%，揭示了当前AI在程序推理方面的局限性。

自动化会给工作岗位造成怎样的影响？

量变引发质变，是无线通信标准的进化法则。