就在市场利好、一众科技企业紧锣密鼓、跑步入场，甚至不惜重金探索语音奥秘之时，我们发现仅仅对交流内容的准确理解早已不能满足市场需求，而在音色复刻、语言风格变化甚至是多种“类人”细节上的追求成为当前差异化竞争的重点

在数据分析行业布局三年后，GrowingIO 正在用产品和服务影响更多的用户，通过打造业内领先的基于用户行为的分析产品和增长整体解决方案，帮助产品经理、运营、增长负责人等落地增长，逐步成为行业的领导者。

史丹佛大学AI实验室的突破性研究显示，机器学习模型在复杂时间序列预测任务中展现出超越人类专家的能力。研究涵盖金融、气候、生物三大领域，AI预测准确率比人类专家高出15-25%，处理速度从几天缩短至几秒。这一发现不仅颠覆了对AI能力边界的认知，更为医疗、环保、商业等领域的决策革新开辟了广阔前景，标志着人机协作新时代的到来。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现让AI通过玩贪吃蛇等简单游戏进行强化学习训练，竟能显著提升其在数学推理等完全不同任务上的表现。这种名为ViGaL的训练方法无需任何数学训练数据，却在多项测试中超越了专门用数学题目训练的AI模型，展现了游戏训练培养通用推理能力的巨大潜力。

2023年12月23日下午,OpenHarmony城市技术论坛(以下简称“技术论坛”)——第6期(武汉站)于华中科技大学梧桐语问学中心明德报告厅圆满举办。

AI无法处理长文档？字节提出人工海马网络，让AI像人脑一样高效处理超长信息

清华大学团队推出T-LoRA技术，解决AI绘画中的"背答案"问题。该技术通过时间步骤的智能控制和正交初始化，让AI在学习单张照片时既保持特征准确性，又避免过度记忆背景等细节，生成更有创意和多样性的图像。实验显示T-LoRA在文本对齐度方面比传统方法提升约10%，为AI创意产业开辟新可能性。

训练AI算法需要用到大量GPU算力资源，那么大模型时代下，如何才能把可用的算力资源，变成好用的算力资源？

我们也想知道他是否也认为，世界正在把中国推向一个角落，如果是的话，可能会产生这样的后果。最后我们问，如果我们失去全球第三大半导体供应商华为，全球电子行业可能会受到怎样严重的影响。

如果说今年的甲骨文全球大会有什么不同，那么最直观的就是色彩和画风的变化。颠覆了传统的甲骨文红，取而代之的是调低了饱和度的暗红色，和一系列高级的莫兰迪色系——而这，不过是甲骨文近些年来不断创新技术，不断突破自己的缩影而已

加州居民，大家对每年的野火季可谓心有余悸。过去五年来，4到10月“如期而至”的野火总会疯狂吞噬公共土地和私人财产，造成数千亿美元的损失和生命逝去的悲剧。

科学家们正努力了解年龄变化对免疫系统造成的实际影响，希望借此更好地保护老年人免受当前及未来各类传染病的侵害。

这项研究展示了一种革命性的AI技术，能够仅通过音频生成高度逼真的说话视频。滑铁卢大学研究团队开发的Audio2Photoreal系统巧妙结合了深度学习、扩散模型等先进技术，实现了声音到面部动作的精准转换。该技术在影视制作、在线教育、新闻媒体等领域具有广阔应用前景，将大幅降低视频制作成本和门槛。虽然仍面临计算资源需求高、隐私安全等挑战，但其突破性创新为未来视频内容创作开辟了全新路径。

谷歌DeepMind团队创新性地让Gemini 2.5模型在无需训练的情况下学会理解卫星多光谱图像。他们将复杂的12波段卫星数据转换为6张可理解的伪彩色图像，配以详细文字说明，使通用AI模型能够准确分析遥感数据。在多个基准测试中超越现有模型，为遥感领域AI应用开辟了全新道路。

北京大学团队推出TransMLA技术，可将现有GQA架构语言模型直接转换为高效MLA架构，无需重新训练。该技术通过RoRoPE、FreqFold和BKV三项创新实现了最高10.6倍的推理速度提升，在93%内存压缩下仅需60亿词元微调即可恢复性能，为AI模型优化提供了经济实用的解决方案。

2月15日下午，2020用友网络商业伙伴大会以线上直播方式如期举行。发布会上，用友网络高级副总裁任志刚回顾了2019年用友网络分销情况取得的一系列成绩，并围绕2020年用友如何抗疫情、稳增长、强突破进行了详细介绍，并发布了用友“SaaS加速器计划”

斯科尔科沃科技学院团队开发了一种基于稀疏自编码器的AI文本检测新方法，能够像"透视镜"一样看穿文本表面，识别AI生成内容的内在特征。研究发现AI文本具有三大类特征：话语特征、噪声特征和风格特征，不同AI模型表现出独特的"写作个性"。这种方法不仅检测准确率高，还能解释检测原理，为教育、媒体等领域提供了更可靠的AI内容识别工具。

数字孪生的出现，对于传统能源行业来说，称得上是一次模式上的颠覆。

数字孪生的出现，对于传统能源行业来说，称得上是一次模式上的颠覆。