要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

这项研究解决了语音合成中的多音字问题，特别针对资源有限的波斯语。研究团队提出了两大创新：一是构建HomoRich数据集，为多音字消歧提供丰富素材；二是重新思考G2P系统设计思路，利用这些数据改进基于规则的模型。他们既提升了神经网络模型Homo-GE2PE的准确率，又创造了HomoFast eSpeak这一快速规则模型，两者均实现约30%的多音字识别准确率提升。研究结果特别有助于提高屏幕阅读器等辅助技术的使用体验，对视障用户尤为重要。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

CapSpeech是约翰·霍普金斯大学等机构联合提出的风格描述文本转语音合成基准，包含超过1000万机器标注和36万人工标注的语音-描述配对。它支持五大下游任务：基础风格描述、带音效的语音合成、口音控制、情感表达和表现力丰富的虚拟代理。研究团队开发了自回归和非自回归两种模型，并通过客观和主观评估证明了该基准的有效性。CapSpeech不仅丰富了语音合成的表现力和可控性，还为实际应用如有声读物、对话代理和跨文化语音合成铺平了道路。

华中科技大学开发的PixelHacker是一款革命性AI图像修复系统，通过创新的"潜在类别指导"方法，只需区分前景和背景两大类别，就能实现近乎完美的图像修复效果。该系统在1400万张图像上训练，采用门控线性注意力机制，在多个国际标准数据集上全面超越现有方法，修复效果自然到几乎看不出痕迹，为个人用户和专业领域提供了强大的图像处理能力。

对于企业来说，从启动到可持续增长的道路可能充满不确定性，但关键在于：解决真实问题，让客户为你的解决方案付费，并确保收入超过获取成本。对于独立创业者而言，在没有雇佣资源的情况下实现规模化的挑战更为艰巨。幸运的是，今天的企业家有一个强大的替代方案：人工智能代理。这些自主的人工智能工具可以帮助你的企业在不立即扩展团队的情况下实现增长，这在每一美元收入都要重新投入到业务中的阶段尤为重要。

T-Tech团队发现传统AI变压器存在"表征崩溃"问题，即在深层处理中会逐渐忘记重要信息。他们开发了LIMe技术，让AI每层都能访问历史层信息，如同为AI配备"全能记忆库"。实验显示LIMe在相同计算成本下性能提升15.3%，复杂推理任务准确率提升8-30%，且额外开销仅0.08%。这项技术为提升AI效率提供了新思路。

正如工信部赛迪研究院副总工程师、俄罗斯自然科学院外籍院士刘权所言：“我国区块链产业这几年的增长和区块链的地位严重不匹配，我国区块链企业将近1700家，产业规模却不足100亿。很多企业的生存都举步维艰。”

字节跳动研究团队开发了USO模型，首次实现风格转换与主体保持的统一处理。该模型通过创新的协同学习范式，让两个看似对立的任务相互促进，在保持图像主体特征的同时实现精准的风格转换。实验显示USO在多项指标上达到最优性能，能够处理复杂的风格-主体联合生成任务，为AI图像生成领域带来重大突破。

今天，国际高性能计算和人工智能咨询委员会（HPC-AI Advisory Council）在2022中国超级算力大会宣布2022年第十届亚太区RDMA编程竞赛结果。

中科大团队推出深度研究智能体评测基准DeepResearch Bench，包含100个跨22领域的博士级研究任务，创新性地设计了RACE和FACT双重评估框架，分别评判AI生成报告质量和信息收集能力。测试显示谷歌Gemini表现最佳，该研究为AI研究助手行业建立了首个科学统一的评估标准。

随着自动化触角深入到社会各个方面，处于技能金字塔顶端的机器学习，如今正乘着自动化的东风，降低数据科学在企业环境下的运行门槛，帮助非技术人员使用机器学习解决业务问题。

田纳西理工大学研究发现，在特定条件下，纯粹追求短期利益的人工智能反而会自发表现出探索行为。研究通过多臂老虎机和网格世界实验证实，当环境具有重复结构且智能体拥有足够记忆时，贪婪策略能够产生类似Thompson采样的探索效果。这一发现挑战了探索与利用必须对立的传统观点，为简化强化学习算法设计提供了新思路。

关于“数字信任”，一个普遍的定义是人们对组织保护其数字数据安全、并能可靠和完整地处理数据的信心。我们都知道信任一旦破灭，则难以重建，“数字信任”更是如此。

日前，国内首家NGD（Next Generation Desktop）下一代云桌面系统厂家，中国虚拟化云计算领导企业—北京和信创天科技股份有限公司，（简称和信创天，证券号码：837642 ），宣布正式成立“智能云计算创新研究院”。

英伟达正在以色列北部投资5亿美元,建造一台搭载最新Blackwell GPU的30兆瓦超级计算机。该系统将用于开发下一代数据中心技术,预计2025年上半年投入运营。这一举措凸显了英伟达在AI领域的持续投入,但也可能受到美国最新出口管制政策的影响。

也许你看过这样的视频：一个水上机器人在海洋或河流中吞噬大量漂浮的垃圾。

企业信用卡公司Brex面临AI工具采购挑战，传统数月试点流程无法跟上技术快速演进。该公司重新设计采购策略，建立新的数据处理协议和法律验证框架，加速AI工具评估。采用"超人产品市场匹配测试"，让员工深度参与工具选择决策。为工程师提供每月50美元预算自主选择软件工具。CTO建议企业"拥抱混乱"，接受AI工具采用过程的不确定性，避免过度分析导致落后。

亚利桑那州立大学研究团队通过DataAlchemy实验环境发现，大语言模型的链式思维推理能力实际上是一种"海市蜃楼"现象。当面对与训练数据相似的问题时AI表现优秀，但遇到略有差异的情况时推理能力会急剧下降。研究揭示AI更像是在进行精巧的模式匹配而非真正的逻辑推理，对AI实际应用具有重要警示意义。

这项研究展示了如何将传统图书馆的珍贵藏品转化为现代人工智能训练的高质量资源。哈佛团队不仅创建了一个包含2420亿文字标记的大型数据集，更重要的是建立了一套完整的数据处理、质量控制和版权管理体系。他们的工作证明了学术机构在人工智能时代的独特价值，展示了如何在保持学术严谨性的同时推动技术创新。这种将历史文献与现代技术相结合的做法，为解决当前人工智能训练数据稀缺和质量参差不齐的问题提供了一个优秀的解决方案，同时也为其他知识机构开展类似工作树立了标杆。