清华大学团队开发的ASM-UNet系统通过创新的自适应扫描机制，首次实现了医疗影像精细结构的智能识别。该系统结合群体共性和个体差异的双重评分策略，在胆管系统等微小复杂结构分割上取得突破性进展。团队还构建了BTMS数据集，为精细粒度医疗影像分割提供标准测试平台，推动精准医疗发展。

三年内成为最受欢迎的Unity讲师。这位萌新做到了，你也可以。

20日至21日，复星国际董事长郭广昌一行在津考察推进集团项目。在20日的活动现场，郭广昌拉起衣袖，亮出手上佩戴的海鸥手表，为混改后入主的天津品牌海鸥表做起广告：

清华大学研究团队在NeurIPS 2024上发表的System-2 Attention机制，为AI系统增加了类似人类深度思考的能力。该技术通过两阶段信息处理，让AI能够专注于关键信息而不被干扰因素误导，在复杂推理任务中表现显著提升。这项创新不仅解决了现有AI模型容易被无关信息分散注意力的问题，更为未来AI发展指明了从追求规模向提升思维质量转变的新方向。

12月18日下午，2021东湖国际人工智能高峰论坛在汉召开。

英国著名科幻小说家阿瑟·克拉克（《2001：太空漫游》）有言：“任何先进的技术，初看都与魔法无异。”

今天在拉斯维加斯举行的AWS re:Invent年度大会上，AWS宣布推出了三款安全相关的新产品，旨在为客户提供“安全操作”的新服务和新功能。

这篇研究从王子苏丹大学的学者团队提出了阿拉伯语言模型评估的新范式，首先建立了全面的理论指南，然后分析了现有评估数据集的不足，并引入了阿拉伯深度迷你数据集(ADMD)作为解决方案。ADMD包含490个涵盖10个领域的挑战性问题，用于评估五大顶级语言模型。结果显示Claude 3.5 Sonnet表现最佳(30%准确率)，而所有模型在需要深度文化理解的领域表现欠佳。研究强调了将文化能力与技术精确性结合的重要性，为阿拉伯语NLP提供了新方向。

计算设备并不一定越大越好。IBM对此明显深有体会，因此决定更新其z16大型机，同时公布了全新一代LinuxOne 4的真容。这两款产品均开始采用机架安装与单框体配置设计。

虚拟客服PK人工客服，谁的获客效率更高？AI真的能读懂人的需求吗？

他们不仅做对了产品，更找准了出海通路，实现了从区域品牌向全球品牌的跃迁。

这篇研究论文介绍了EquivPruner，一种通过识别和剪除语义等价行动来提高大型语言模型(LLM)推理搜索效率与质量的创新方法。中国科学技术大学与科大讯飞研究院合作开发的这一技术，在GSM8K数学测试上将Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的token消耗减少了48.1%，同时还略微提高了准确率。研究团队还创建了首个数学语句等价性数据集MathEquiv，为等价性检测研究奠定基础。实验表明，该方法在多种模型和数据集上均显示出显著效益，为LLM推理效率优化提供了新方向。

这一名为AI Oscar的AI平台采用新加坡证交所、香港交易所、纳斯达克、纽约证交所以及美国证交所的4000只上市股票数据进行训练。

天下武功，唯快不破，这句话放眼各个领域，仍然都很适用。

当我们使用导航应用听取路线指引，或者让数字助手朗读新闻时，我们听到的AI语音正在变得越来越自然，但仍然存在明显的局限性。传统的语音合成技术往往需要大量特定说话者的录音样本才能生成接近自然的语音，而且在切换到不同说话者、不同语言或不同情绪风格时往往表现不佳。

佐治亚理工学院正引领高等教育机构适应 AI 驱动的未来。学院通过开放 AI 超级计算机、提供跨学科 AI 教育、支持学生开发实际应用等方式，培养具备 AI 技能的全方位人才。这种创新模式不仅提升了学生的就业竞争力，也为产业界输送了能够驾驭 AI 技术的新生力量，推动各行各业的数字化转型。

上海交通大学团队通过"推理时间扩展"技术让AI学会深度思考，在医学诊断中取得突破。研究发现AI思考时间越长诊断越准确，仅用500个样本就实现6%-11%准确率提升。AI模型展现出类似医生的临床推理能力，能进行差异诊断和证据权衡，特别在复杂罕见疾病诊断方面表现出色，为AI医学应用开辟新方向。

根据IDC全球WLAN季度追踪报告显示，2020年第三季度全球消费者和企业WLAN市场同比增长12.0％，其中企业细分市场同比增长7.4％，收入为17亿美元。

腾讯Hunyuan3D-Omni通过统一框架整合点云、体素、边界框和骨架四种控制信号，实现精准可控的3D物体生成。采用渐进式训练策略和统一控制编码器，解决了传统单一输入源导致的几何失真问题，为3D内容创作提供了更高的精度和灵活性，在动画制作、游戏开发等领域具有重要应用价值。

Meta等机构研究发现，让大语言模型学会使用外部工具比死记硬背所有知识更高效。研究通过数学证明和实验验证，传统的参数记忆存在严格容量限制，而工具学习能实现无限扩展且不损害原有能力。这为AI发展提供了新思路：从堆叠参数转向构建智能工具协作系统。