ByteDance研究团队提出ReTool框架，通过强化学习让大型语言模型学会在数学推理中战略性使用代码工具。该方法在AIME数学竞赛中达到67%准确率，比传统文本推理方法提升27个百分点，训练效率提高近3倍，展现了工具增强推理的巨大潜力。

十月份，著名网络安全技术厂商派拓网络大中华区总裁陈文俊先生、大中华区技术总监耿强先生就金融行业如何成为网络攻击重灾区的成因以及派拓网络通过何种技术手段守护企业数据安全向我们进行了详尽的介绍。

最近几年来，思科公司还专注加强AI能力，希望借助这项新兴技术改善安全分析师、IT管理员、开发人员和用户群体的工作体验。

Meta研究团队发现仅通过对比学习训练的AI视觉模型，内部竟隐藏着语言理解、空间定位等多种专业能力。他们开发了Perception Encoder系列，通过"对齐技术"激活这些隐藏技能，在图像分类、视频理解、目标检测等多个领域都达到了最先进性能，证明了"一个模型胜任多种任务"的可能性，为AI发展提供了新思路。

当我们展望即将在本月底举行的第七届re:Invent大会时，AWS持续为建立复杂AI生态系统而进行的深入投资给我们留下了深刻的印象：

Soul AI团队发布突破性研究成果TransDiff，首次成功融合自回归变换器与扩散模型，实现图像生成质量与速度的双重突破。该技术在ImageNet数据集上创造FID 1.42新纪录，同时推理速度比传统方法快112倍，并提出多参考自回归全新生成范式。

裁员的风暴飘荡在互联网的上空，这风暴一时半会可能还没法消退。在疫情和经济冲突的双重这折磨下，互联网大厂也军心动荡。前有互联网泡沫的破灭，今天有什么？现在还看不清，只是程序员已经感受到了寒意。

新加坡国立大学研究团队通过分析150多篇相关论文，首次建立了评估提示词质量的21属性框架。研究发现当前提示词研究存在严重不平衡，某些模型和任务被过度关注。通过969个高质量提示词样本分析，团队发现属性间存在强关联性。实验显示单一属性优化往往比多属性组合效果更佳，且用属性增强数据训练的模型表现显著提升。

2018年的超融合早已不是一个热词，在过去3-5年"加速冲刺"的状态中，超融合已逐步度过概念炒作期，进入实际落地阶段。

周末遇上了难得的大晴天，暖阳高照，万里无风，一扫连日来的阴冷气息，让人心情舒畅不少。

ByteDance研究团队发布OmniHuman-1，这是一个革命性的AI人物动画生成系统。该技术只需一张照片和音频就能生成逼真的说话视频，支持真人、动漫角色等多种图像类型。核心创新在于"全方位条件训练"策略，通过同时使用文字、音频、动作三种条件，将可用训练数据从10%提升到100%，显著改善了生成质量和多样性，为AI视频制作技术带来重大突破。

复旦大学和字节跳动团队开发的Agent-R框架，通过让AI学习从错误中恢复而非仅模仿完美示例，实现了AI自我反思和纠错能力的突破。该研究在三个交互环境中验证了AI错误恢复能力的显著提升，平均性能提高5.59%，为智能助手向更灵活适应的问题解决者转变奠定了基础。

Akamai全球广播运营和客户活动高级总监Harish Menon告诉记者，产业正在经历转型，尤其是在内容交付和直播领域，现在用户的期待越来越高。“业务线上化驱动在线直播发展，而这一过程涉及三大要素——规模、可靠性、安全性。”

2020年12月19日，搜狐视频在World大会上公布2021年新战略，升级打造自制内容，让价值直播成为中台，驱动媒体价值的提升，联动长短视频双引擎，坚定而不同地走出视频平台新价值之路。

无论是传统的大中型企业，还是力求创新的初创型公司，都在积极开展数字化实践来构建新型业务模式与场景，以变求存。

小米公司发布了MiDashengLM，这是一个革命性的音频理解AI系统，能同时理解语音、音乐和环境声音，并用自然语言描述听到的内容。该系统采用创新的"通用音频字幕"训练方法，在多项测试中全面超越现有顶尖系统，运行速度提升4-20倍。研究团队承诺完全开源所有数据、代码和模型权重，为音频AI领域树立了新标杆，有望改变我们与数字设备的交互方式。

本文将介绍分贝通在大数据领域的一些建设经验。分贝通在ToB领域是一个年轻的公司，成立六年多，大数据体系刚刚建立一年多，整个团队不到二十人，整体的大数据建设处于初级和摸索的阶段。本次将总结在大数据业务上的实践和思考，希望给大家带来启发。

德国AI研究院开发出革命性图像识别技术PictSure，仅需少量示例即可识别全新图像类别，在医疗诊断等专业领域表现卓越。该技术采用纯视觉方法，避免了传统系统对大量训练数据的依赖，为数据稀缺场景提供了有效解决方案，展现了人工智能民主化的重要趋势。

这项来自成都信息工程大学的研究提出了Met2Net模型，通过创新的隐式两阶段训练策略解决了多变量气象预测中的关键难题。该方法为每个气象变量配备独立的编码器-解码器，并采用自注意力机制实现变量间智能融合，在温度和湿度预测上分别实现了28.82%和23.39%的误差降低，为气象预报准确性提升开辟了新路径。

像许多技术突破一样，区块链背后的中心思想其实很简单，但却被其周围的修饰和喧嚣所掩盖。区块链的核心是一个纯技术性的反直觉想法：信息被广播后反而变得更加安全。