这项研究提出了一种名为"混合3D-4D高斯分布"的新方法，巧妙解决了动态场景重建的效率问题。研究团队发现传统4D高斯分布技术在处理静态区域时存在大量冗余，因此开发了自动识别静态/动态区域的算法，并将静态部分转换为3D表示，动态部分保留4D表示。实验证明，该方法在保持高品质渲染的同时，将训练时间从数小时缩短至约12分钟，为虚拟现实与增强现实应用提供了更高效的动态场景重建工具。

ByteDance联合普林斯顿大学提出CASTLE技术，通过"前瞻钥匙"机制让AI语言模型突破传统"只看前文"的局限，能够在理解每部分内容时整合后续相关信息。该技术在保持计算效率的同时显著提升了模型性能，在多个基准测试中表现优异，为AI更好地理解全局上下文和处理复杂语言现象提供了新解决方案。

“源1.0”可以完成各种风格、类型文本的生成，如新闻资讯、金融行研、办公公文、法律文书、广告营销、网络文学、诗词歌赋、食谱菜谱等。

这项由ETH苏黎世、ELLIS图宾根研究所和MPI图宾根的研究者合作完成的论文，揭示了评估大型语言模型预测能力时的关键陷阱。研究发现两类主要问题：数据时间泄露导致评估结果不可信，以及基准测试表现难以外推到实际预测能力。通过系统分析，研究者展示了这些问题如何可能导致对语言模型预测能力的过度乐观评估，并提出了更严格的评估方法建议，以帮助科研社区更准确地判断大模型的真实预测能力。

「 “那天早晨，我冲进总经理的办公室，发现人力资源总监也在，我说：真巧，真好，两位都在，我要辞职！”今天推荐 TF男孩，一个中年重新开始，转行算法教育领域的前互联网程序员故事。」

北京大学与美团联合研究团队提出轮廓引导路径探索（OPE）方法，解决AI并行推理中的"互信息饱和"问题。通过先生成多样化策略轮廓再执行具体推理，避免多条思路重复收敛的困境。在数学推理测试中，该方法显著提升了复杂问题的解决成功率，为AI推理能力的可靠性提升提供了新的技术路径。

3 月 28 日，第一场线上直播以“塑造全球经济新格局，把脉 2022 科技新航海”为主题成功举办。

清华等名校联合开发的InnoEval系统，用AI模拟多位虚拟评审员对研究想法进行全面评估。系统整合学术文献、网络内容和代码库信息，从清晰度、新颖性、可行性、有效性和重要性五个维度独立评估，解决传统方法知识视野窄、评估维度单一的问题，在多项测试中显著超越现有基线方法。

下一个十年，零碳工厂将成为企业生存根本，也将成为未来商业世界里最重要的一个齿轮。

对今年的全球资本市场而言，2020 年突出一个不确定性。不仅有突如其来的疫情对全球经济，社会的生产、生活方式带来了史无前例的冲击，更有美股连续三次熔断对全球经济所造成的影响，

6月2日，以“健壮F.T.+新裸金属 新基建下的新IaaS”为主题的2020年ZStack新品线上超级发布会引爆了企业级云市场。

加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集，通过利用GPT-4o优化现有数据质量，使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平，在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩，显著缩小了开源与商业模型的差距，为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。

七年来，它经历了从云计算到大模型的技术跃迁，为数千家企业带来前沿技术解决方案。它的故事，正是一则关于“数字摆渡”的当代寓言。

2023年新领军者年会在天津召开

Meta团队开发的PAHF系统让AI能像朋友一样记住和适应用户偏好。该系统采用双重学习机制：主动询问解决模糊指令，错误修正跟上偏好变化。实验显示在家用机器人和购物场景中，PAHF准确率达70%，远超传统系统的32%。这项研究为个性化AI发展指明方向，预示未来AI助手将更贴心智能。

AI刚出现的头两三年，大家都觉得AI会颠覆一切，可能需要用一些全新的标准来评价AI产品。但是经过一年多的发展，大家发现AI产品本质上还是产品，依然要用传统的产品指标来衡量，比如点击率、转化率、留存率等这些硬核指标。如果用户不喜欢你的产品，点击率自然就上不去；如果产品没有足够的黏性，日活跃用户（DAU）也就积累不起来。

预算管理是统领企业战略落地的重要手段，预算的数字化管理是提升企业整体数字化转型的重要起点和突破口。

近日，“云中核心，智领未来—2021 IBM科技创新架构系列说”精彩上演。活动倾情打造四大主题专场，每周一个话题，涵盖 IBM 基础架构四大解决方案，IBM专家以及合作伙伴代表相继出镜，在2021年开年之际，奉献了一场关于混合云架构创新实践的视听盛宴。

波兰SpeakLeash团队联合多家机构开发了Bielik v3系列AI语言模型，包含1.5B和4.5B参数版本，专门优化波兰语处理能力。该模型采用创新的小参数高效能设计，在多项波兰语基准测试中超越了参数量2-3倍的竞品模型。通过精心的数据筛选、自适应学习率和先进的训练策略，证明了小模型也能在特定语言领域达到卓越性能，为资源受限环境下的高质量AI语言服务提供了新的解决方案。

微软研究团队开发了STITCH技术，让AI语音助手首次具备了边说话边思考的能力。该系统巧妙利用语音播放时间进行推理计算，在不增加响应延迟的情况下，将数学推理准确率提升近60%。这项突破模仿了人类自然的认知节奏，为AI交互体验带来质的飞跃，预示着更智能、更自然的人机对话时代即将到来。