上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

压力和焦虑可能不仅依赖于我们大脑中的神经元，也依赖于我们细胞内的线粒体。

进入2022年，数据治理领域将出现新老玩家全面入局，新挑战与老问题共同推动数据治理实践向前发展的趋势。

数字化时代，创新快速成为数字经济增长最重要的驱动力。近年来，各国政府都出台了相应创新战略和规划，以推动自身经济可持续发展，提升国家在全球的竞争力。

2024年将成为中国AI PC元年。

中科大研究团队创建了S2S-Arena平台，这是首个专门评测语音AI情感理解和表达能力的综合测试系统。通过154个测试样本和人工评判，研究发现GPT-4o在语音情感理解方面表现出色，但所有AI在情感表达上仍有很大提升空间，为语音AI发展指明了新方向。

2022年7月7日，北京元年科技股份有限公司以“数据驱动管理转型，加快建设世界一流企业”为主题的2022元年数字化系列发布会在线上隆重开播，受到全网观众的广泛关注，凸显企业和社会各界对利用数字化转型提升经济发展速度和质量的强大动力。

德州农工大学研究团队发现多模态AI存在"视觉质量悖论"，即AI在处理略显模糊或有噪点的图片时，在推理任务上反而表现更好。研究开发了VQ-TTT技术，能动态调整图片特征以匹配AI偏好，最高提升8.6%准确率且计算开销极小。这一发现挑战了"高画质对AI更好"的传统认知，为AI优化提供新思路。

3C＋潮玩＝？

韩国大学研究团队开发的CoTox框架通过整合化学结构、生物通路和基因本体论信息，让AI能够像毒理学专家一样进行逐步推理，预测药物的多器官毒性。该方法在六种毒性类型预测中平均F1分数达到0.663，显著超越传统机器学习和深度学习方法，并能提供详细的毒性机制解释。

瑞典皇家理工学院与斯堪尼亚公司合作开发的PRIX自动驾驶系统，仅使用普通摄像头就达到了业界顶尖性能，处理速度比竞争对手快25%以上。该系统通过创新的视觉特征提取技术和扩散模型规划器，在多项标准测试中表现优异，为低成本自动驾驶技术的普及提供了可行方案，有望大幅降低自动驾驶汽车的制造成本。

浪潮云海是业内最早支持“一云多芯”，并且拥有丰富的行业应用落地经验的。

测评第三方独立机构，DXOMARK的裂变之路。

BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台，整合了38个基准中的30万个问题，按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差，而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面，让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大，强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化，为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。

戴尔科技正建立起更具弹性的供应链，同时向边缘和多云计算等增长领域投资，并对消费模式的转变做出响应，希望借此维持稳定的长期业务增长。

在笔者看来，算力时代已经到来，而浪潮信息G7的亮点也非常明显，比如全面支持多元算力、场景化的产品家族，以及智能化的管理，服务器操作系统KOS的全面兼容和支持，All in液冷。

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。

这项研究提出了一种系统化培养大型推理模型核心能力的方法，不再依赖难以预测的"啊哈时刻"。研究团队基于皮尔斯的经典推理三元组（演绎、归纳、溯因），设计了自动生成的训练任务，实现三阶段训练流程：单独对齐各元能力，参数空间合并，领域特定强化学习。实验表明该方法在数学、编程和科学基准测试上提升了10%以上的性能，并能提高后续学习的性能上限，为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路。

在“十四五”规划的号召下,中国数字化进程全面提速,产业数字化转型迈入了新阶段。

随着中国数字经济的深入发展，行业数字化转型进程的加快，企业上云已是大势所趋。