交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。

苏州大学与阿里云联合开发CSC客户支持对话系统，通过构建包含五个服务阶段和十二种沟通策略的专业框架，创新性地采用AI角色扮演方法生成1.1万条高质量训练对话。该系统不仅能准确解决问题，还能展现专业客服的温暖贴心服务态度，实验证明显著提升了AI客服的策略运用能力和整体服务质量。

随着DevOps运动的兴起并逐步扩大，它的成功也催生了更多的Ops，每隔一段时间就会有一种新的Ops概念诞生，仿佛一锅“Ops大杂烩”。

“教培行业没希望了，能跑赶紧跑。”

谈到“中台”大家可能都对其概念摸不着头脑，但是说到“前台”和“后台”大家应该都有明确的认知。中台其实并不是一个新的概念，在技术成熟及业务诉求交际后，就会产生一个爆发点，这个点就是中台，而云就是最好的载体。

这项由11所知名高校联合完成的研究开发了Web-CogReasoner智能网页助手，创新性地采用类似人类学习的三阶段训练方法：记忆、理解、探索。通过17万个样例的系统化训练，该AI助手在复杂网页操作中表现卓越，整体准确率达84.4%，在知识密集型网站上成功率超过55%，为AI助手的发展提供了全新思路。

沿着这条「遗忘小径」走一走，看看那些曾经风靡一时、最终却被智能手机普及所淘汰的技术。

复旦大学研究团队提出了一种突破性的自监督强化学习框架，让AI推理模型在不依赖外部强大模型指导的情况下显著提升指令遵循能力。该方法通过渐进式约束课程和智能奖励建模，成功解决了推理能力与指令执行能力之间的权衡难题，在多个基准测试中实现10-16个百分点的性能提升，同时保持了原有推理能力，为AI助手的实用性改进提供了低成本、高效率的技术路径。

在数字化成为企业核心战略的今天，云服务的可用性已不再是附加项，而是决定关键业务迁移、支撑系统连续运行的基础能力。

多年以来，美国运通一直是人工智能与认知技术领域的领导者。作为坐拥有庞大忠实客户群体的全球金融服务机构，保障客户账户安全一直是运通职能的重中之重。

“我们必须做好长期的准备，不要成为‘灰犀牛’的受害者。”

Mobileye的失速，成于安全、便捷的黑盒方案，败于时局的预判与对手的穷追猛赶。即便在副总裁兼中国区董事总经理Elie Luskin的眼中，“看待智驾芯片的衡量角度也许应该调整一下，不能只看数字本身，而要看成本、安全、性能等。”

7月18日，由中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会在京召开。院士专家们齐聚一堂，共同探索超智融合技术的发展路径。

Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。

NANDA是 MIT 推出的新网络协议，旨在为 AI 代理提供类似 TCP/IP 的网络功能。基于 MCP，它实现了代理间的标准化通信，预示着未来线上 AI 协作的新时代。

博洛尼亚大学团队开发出情感增强的AI系统，通过结合情感分析和文本分类技术，显著提升了新闻文章中主观性表达的识别准确率。该研究覆盖五种语言，在多项国际评测中取得优异成绩，为打击虚假信息和提升媒体素养提供了新工具。

ByteDance种子实验室推出VeOmni全模态AI训练框架，通过模块化设计和分布式优化策略，解决了同时训练处理文字、图像、视频、音频等多种数据类型AI模型的技术难题。该框架让300亿参数模型在128个GPU上实现每秒2800+ tokens处理速度，支持16万长度序列，在与主流框架对比中展现显著性能优势。

大概十多年前，业界开始三句话不离“大数据”。

最近，包括戴尔科技集团全球CTO在内的多名行业顶级从业者，从云、人工智能、安全、边缘、数字化转型等方面，对2022年展开了技术预测，一起来看看他们的观点。

清华大学团队提出"绝对零度"AI训练新方法，让AI系统完全不依赖人类数据，仅通过自己出题解题的方式实现自主学习。该方法在编程和数学推理任务上超越了使用大量人工数据训练的传统模型，展现了AI超出预期的自主学习潜力，为未来AI发展开辟了新方向。