南京大学团队提出DDT（解耦扩散变换器）架构，通过"分工合作"方式将AI绘画中的语义理解和细节生成任务分离。该方法在ImageNet数据集上创下1.31 FID的新纪录，训练效率提升4倍，推理速度提升3倍，为AI图像生成领域带来突破性进展。

今年CES成为酷派涅槃新生的全新“起点”，借助这个全球舞台，酷派携空前强大的产品矩阵和智能生态亮相，旨在让人们看到回归后的新酷派的真实面貌。

谷歌DeepMind联合多家顶尖机构推出RT-X系统，这是首个具备类人学习迁移能力的通用机器人AI。通过整合22个研究机构的50万次操作数据，RT-X能够像人类一样将已学技能灵活应用到新环境，成功率比传统方法提高50%以上，展现出跨领域适应和创造性解决问题的能力，为机器人智能化发展开辟了全新道路。

信息交流可以促进透明度，透明度则孕育有效的市场。

想要开发出几乎能够适应一切道路状况的无人驾驶汽车，无疑是项极度严苛的挑战。

曼彻斯特大学研究团队发现，尽管AI语言模型在多数任务中表现优异，但在理解"Drivelology"（一种表面荒诞但蕴含深意的语言现象）时却频频失误。研究团队构建了涵盖六种语言的1200多个样本数据库，通过四项测试发现AI模型难以掌握这类文本的讽刺意图和文化内涵，揭示了当前AI在语用理解方面的根本局限。

Adobe研究团队开发的4D-LRM系统实现了从稀疏多视角图像重建动态4D场景的突破。该技术采用统一的时空表示学习方法，通过Transformer架构直接预测4D高斯基元，能在1.5秒内重建24帧动态序列。在多种相机配置下表现优异，为AR/VR、影视制作和机器人学等领域提供了新的技术可能。

2017 年 12 月 31 日晚，在浙江卫视“2018思想跨年”晚会中，“知识F4”马东、高晓松、吴晓波、张召忠以及阿里巴巴集团技术委员会主席王坚展开了一场激烈的观点碰撞。王坚在节目中分享了“城市大脑”对城市未来发展的重要意义。

Meta开源世界模型V-JEPA 2：能看懂视频、预测未来、控制机器人的超级AI

Arvest是一家在美国阿肯色州、堪萨斯州、密苏里州和俄克拉荷马州运营的区域性银行，2021年该银行聘请Laura Merling担任首席转型和运营官，她上任之后决定改变的第一件事就是数字化转型计划。

SpeakLeash团队联合波兰多所大学开发的Bielik 11B v2语言模型，仅用110亿参数就在多项测试中击败了参数量大2-6倍的模型。该模型专门针对波兰语优化，采用创新的深度上扩架构和智能训练技术，在波兰语理解、跨语言能力和数学推理等方面表现卓越，为非英语语言AI发展提供了新路径。

加州大学伯克利分校研究团队开发了gg-bench系统，让AI自己设计策略游戏来测试其他AI的智能水平。研究发现，即使是最先进的AI模型，在面对自己"同类"设计的游戏时胜率也只有7-36%，揭示了AI在创造和解决问题之间的能力差异。这项研究为避免传统AI测试中的"数据污染"问题提供了创新解决方案。

Amazon研究团队开发了FiSCo系统，首次实现对AI语言模型长篇回答中微妙偏见的精准检测。该系统通过分解语义声明和统计分析，能发现传统方法无法捕捉的隐性偏见，在准确率上比现有方法提升15%。实验显示主流AI模型普遍存在不同程度的群体偏见，为AI公平性评估提供了重要工具。

UC Berkeley团队提出XQUANT技术，通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7，升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省，同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化，为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。

CES 2024消费电子展上不乏各种各样的AI产品。在过去的一年里，炊具、运动相机、鞋子甚至皮肤护理都成为了AI驱动的产品。

小红书NLP团队开发了专门针对社交网络的AI模型RedOne，通过三阶段训练策略处理社交媒体特有的非正式语言和多元化任务。该模型在社交网络基准测试中比基础模型平均提升14.02%，在实际应用中将有害内容检测准确率提升11.23%，搜索推荐点击率提升14.95%，为社交平台AI应用提供了新的技术方案。

上海AI实验室联合西湖大学提出LUFFY框架，通过"混合策略学习"让弱AI模型向强模型学习，突破传统强化学习只能自我摸索的限制。该框架在数学推理任务上平均提升6.4分，能成功训练传统方法完全无法提升的弱模型，为AI训练提供了"站在巨人肩膀上"的新思路，相关代码已开源。

本文探讨了CIO如何在2025年提升领导力。建议包括:制定成长计划、建立盟友生态系统、扩大同行网络、提高沟通技能、培养同理心、保持真实性等。文章强调CIO需要不断学习和成长,以应对不断变化的挑战,成为更优秀的技术领导者。

据ASC19组委会消息，来自美国、德国、俄罗斯、波兰、意大利、西班牙、新加坡、泰国、印度尼西亚、巴西、澳大利亚等国家的多支海外高校队伍已报名参赛，预计今年海外参赛人数将再创新高。目前报名仍在火热进行中，将于1月7日截止。

我们生活在一个不完美的世界之中，新的创新会为现有的技术创造不断改变的理由。然而，企业可以通过一些方式来减少系统的波动，减轻一次又一次更换新系统带来的麻烦。