这篇研究介绍了一种名为YAQA(Yet Another Quantization Algorithm)的训练后量化技术，由康奈尔大学研究团队开发。与传统方法不同，YAQA不仅关注局部激活误差，而是考虑整个模型的KL散度，通过Kronecker分解的Hessian矩阵估计来实现更精准的参数量化。实验表明，YAQA能将模型与原始版本的KL散度降低约30%，同时在下游任务上实现最先进性能，为大型语言模型的高效部署提供了新方案。

德国慕尼黑工业大学研究团队探索了AI自动生成解释是否能帮助其他AI模型提升决策性能。研究使用四个大型语言模型生成自然语言解释，并测试其对传统模型和先进语言模型的影响。结果显示，解释能显著改善传统模型表现，但对大型语言模型效果复杂，有时甚至产生负面影响。研究为理解AI协作机制和优化多模型系统提供了重要见解。

北京智源人工智能研究院团队提出InfoSeek框架，通过创新的数据合成方法让3B小模型在深度研究任务上媲美大模型。该框架将复杂问题形式化为层次约束满足问题，采用双代理系统构建高质量训练数据，成功训练出在BrowseComp-Plus基准测试中超越多个商用API的模型，证明了精心设计数据的重要性，为AI深度推理能力发展奠定基础。

浙江好络维医疗技术有限公司洞察了用户这些迫切的需求，及时研发推出了“心脏+”App，可以为中国广大的Apple Watch用户提供专业的心电图智能分析与医生解读服务。

6月30日，在中国国际软件博览会人工智能高峰论坛上，华为云BU副总裁、EI服务产品部总经理贾永利发表了《+AI，创造软件全新未来》的主题演讲，诠释了华为云如何开放自身能力，助力软件企业实现腾飞。

这项研究首次将在线强化学习成功应用于流匹配模型，通过巧妙的ODE到SDE转换和去噪减少策略，显著提升了AI图像生成的精确度和可控性。在复合场景生成、文字渲染等任务上取得突破性进展，为AI生成领域开辟了新的技术路径。

针对公司市场平台商机信息准确率低、项目激励和人员考评未量化、数据未实现全流程可视化、管理及时性欠佳、信息系统形成数据孤岛等问题，特锐德提出了公司级战略项目：搭建集团高速公路LTC1.0。

作为云服务提供商，华为云也在2020年间不断将融合创新技术推向落地，让各行各业数字化转型踏上快车道。截至2020年9月，华为云已上线210多个云服务，以及210多个解决方案，发展18000+合作伙伴，汇聚150万开发者。

“解好电力调度领域的关键问题，有可能引领下一波AI浪潮。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚2月17日在南方电网总部表示。

AREAL是一个由清华大学和蚂蚁研究院开发的全新异步强化学习系统，专为提升大语言模型的推理能力而设计。与传统同步系统不同，AREAL完全解耦了生成和训练过程，推理工作器持续生成新输出，训练工作器则在收集到足够数据时更新模型。通过创新的过时性感知训练和解耦PPO目标函数，AREAL成功解决了异步训练中的数据过时和策略不一致问题。实验表明，AREAL在数学和代码推理任务上实现了高达2.57倍的训练加速，同时保持或提高了模型性能。

“数字员工”助力建筑行业资金管控实现数字化转型

KAIST研究团队开发了CLEANMOL框架，解决了大语言模型理解SMILES分子表示法的关键难题。传统模型即使在简单任务如计数分子环数时也表现不佳，因为SMILES编码中结构信息常呈非连续分布。研究通过设计官能团匹配、环计数等确定性任务，大大提升了模型对分子结构的理解。实验表明，预训练后的模型在逆合成等下游任务上表现优异，精确匹配率从45.6%提升至58.1%。这一突破无需昂贵实验数据，为药物开发和材料设计提供了低成本高效的AI支持方案。

新加坡科技大学研究团队发现小型AI语言模型存在"长思维链退化"现象：当用少量复杂推理样本训练时，模型性能反而大幅下降。研究显示用8000个样本训练的小模型准确率可降75%，但大规模训练（12万+样本）配合强化学习能实现显著提升。研究首次系统阐释了错误累积机制，为小型AI模型训练策略提供重要指导，颠覆了"少量高质量数据即可改善小模型"的传统认知。

UCLA研究团队发现现有AI毒性检测系统存在重大缺陷：在判断网络言论是否有害时，往往忽略了真正受影响群体的声音。研究构建了ModelCitizens数据集，包含6822个帖子和4万个标注，区分群体内外标注者意见。结果显示群体内外标注者在27.5%帖子上存在分歧，基于群体内部观点训练的新模型比现有系统准确率提高5.5%。

近日，华为云发布了深度学习服务，要让企业智能从此不求人。那么华为云的深度学习服务有哪些能力，为什么能够做到让企业智能从此不求人呢。

9月1日，华为轮值董事长胡厚崑在2022世界人工智能大会上表示，人工智能触发的产业变革正在改变每一个行业，人工智能也在越来越多的行业场景发挥重要价值。

上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现，发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估，研究揭示了现有评估方法的重大缺陷，并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。

4月17-19日,第21届华为全球分析师大会在中国深圳隆重召开。

Zoom Communications的研究团队开发了一种突破性技术，能够显著降低人工智能系统在处理复杂推理问题时所需的成本和计算资源，可能会改变企业大规模部署AI的方式。该方法称为草稿链（Chain of Draft，CoD），使大型语言模型能够用最少的文字解决问题——所需文本仅为当前方法的7.6%，同时保持或甚至提高准确性。研究结果上周在arXiv研究库中发表。

华米科技创始人、董事长兼CEO黄汪表示，没有爱，再好的技术和产品都是冷冰冰的，他希望可以让产品给用户带来更多的快乐和幸福。