这项由南京大学团队开发的FASB技术让AI学会了"察言观色"和"知错能改"。通过实时监控AI内部状态并动态调整干预强度，该方法在多个测试中将AI回答准确率提升了近50%。研究团队创新性地引入了回退机制，让AI能在发现问题时"重新来过"，显著提升了回答质量。该技术在教育、客服、内容创作等领域具有广阔应用前景。

在短短30年的时间内，人们预测我们这个星球上的人口将接近100亿。生产足够多的食物来喂饱这些饥饿的嘴巴将是一项挑战，而城市化等人口趋势，特别是发展中国家的人口趋势，只会加剧这一问题。

成立10年来，跟随产业的发展，百分点历经多次转型，不仅在有一定规模的大数据公司中率先实现了盈利，更为重要的是，百分点为未来长期发展找到了一条可持续成长之路。

在为Capgemini、Deloitte和Accenture等大型服务机构工作积累了经验之后，Grainger渴望把自己的知识付诸实践，成为一名全职的数字领导者。

游戏业所受的 Web 应用程序攻击在过去一年增加超过一倍。新报告《重视安全，让游戏重生》指出，这些攻击是在云游戏平台人气攀升及需求激增后出现的。

通信技术和服务提供商爱立信在印度成立了专门的6G研究团队，开展本土研究，将印度的需求纳入电信技术发展的主流。

苏妈说：“AIPC YES”

Salesforce AI Research团队开发的MCPEval框架为AI助手工具使用能力评估提供了全新解决方案。该框架基于Model Context Protocol标准，实现了从任务生成到深度分析的全自动评估流程，测试了十个AI模型在五个真实领域的表现，揭示了当前AI助手在执行过程与完成质量间存在普遍差距，为AI助手选择和优化提供科学依据。

莫斯科研究团队开发了基于自信心的AI训练新方法RLSC，让AI模型通过分析自己回答的可信度来自我改进，无需外部标注数据。该方法仅用16个样本和20个训练步骤，就让数学AI模型在多项测试中准确率提升13-22个百分点，同时大幅降低了计算成本，为AI训练提供了高效实用的新思路。

AI系统正变得越来越善于识别用户偏好和习惯，像贴心服务员一样定制回应以取悦、说服或保持用户注意力。然而这种看似无害的个性化调整正在悄然改变现实：每个人接收到的现实版本变得越来越独特化。这种认知漂移使人们逐渐偏离共同的知识基础，走向各自的现实世界。AI个性化不仅服务于我们的需求，更开始重塑这些需求，威胁社会凝聚力和稳定性。当真相本身开始适应观察者时，它变得脆弱且易变。

没有需求，制造需求？

国立台湾大学等机构开发的MuseControlLite技术实现了音乐AI的重大突破。该系统仅用8500万参数就达到61.1%的旋律控制精度，比现有方法减少6.75倍参数量却性能更优。通过创新的位置编码和解耦交叉注意力机制，系统能同时处理文字、音乐属性和音频信号的多重控制，支持音乐生成、修复和风格迁移等功能，为音乐创作民主化开辟新道路。

今年全国两会期间，不少驻豫全国人大代表也围绕着科技创新建言献策。

蒙纳什大学等机构联合开发的VLIPP框架首次让AI视频生成真正"懂"物理定律。该系统通过视觉语言模型预测物理运动轨迹，再由视频扩散模型生成高质量画面，在两大权威基准测试中全面超越现有方法，为影视制作、教育等领域带来革命性突破。

随着小年的到来，农历新年已经正式进入倒计时模式，辛苦在外奋斗了一年的职场人们也准备好，换上一份好心情，踏上归乡路共贺新春了。

中国移动政企分公司云计算中心副总经理张志宏发表了“打造云网生态、助力行业创新”的主题演讲。张志宏在演讲开始谈到自己是第十次来参加中国云计算大会，也看到了在中国的云计算产业也是发生的的巨变。今天云计算已经成为了几乎满足所有IT需求的综合平台，

不知你是否留意，最近一两年，许多西方媒体和分析机构，都不吝惜对中国在人工智能领域的赞誉，并将其视作除美国之外，培育AI最适宜的热土。

中国AI初创公司月之暗面发布开源语言模型Kimi K2，采用万亿参数混合专家架构，在编程和自主代理任务上表现卓越。该模型在SWE-bench等关键基准测试中超越GPT-4，同时提供免费开源版本和低价API服务。Kimi K2具备强大的"代理"能力，能自主使用工具、编写代码并完成复杂多步骤任务，标志着开源AI模型首次在综合能力上追平甚至超越闭源竞品，可能重塑AI行业竞争格局。

伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统，通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法，将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架，识别不同观点及其支撑证据，为科学和政治争议提供更全面客观的分析，已在生物医学和国际关系领域验证有效性。

Telstra International 提出了一个高度自主的网络框架愿景，旨在应对企业对云服务和人工智能日益增长的需求。该网络将具备自我管理、零接触操作、安全可靠等特性，预计到2030年实现全面升级。新网络将采用AI、机器学习等技术，大幅提升容量和灵活性，以满足未来客户需求。