2020年1月10日，Unity和商汤科技，两家分别来自AR届和AI届的高科技公司，在上海举办了一场面向开发者的活动——“AI+AR大派对”，就是这两种技术互相成就的最新注解。

想象一下，你正在参加一场料理比赛，有两位评委。第一位评委只给你一个分数，而第二位评委会详细解释你的菜品在口感、创意和技巧上的表现如何，然后才给出最终评价。显然，第二位评委的反馈对于你改进厨艺更有帮助。伊利诺伊大学研究团队正是秉持这一理念，开发了能像第二位评委那样工作的AI评估系统。

随着人工智能（AI）渗透到连接生产和工程的世界，AI的成熟度和创建强大AI模型的能力推动工业部门进入一个基于经验代理和生成经济的新纪元。

斯坦福大学研究团队开发出革命性的"Generated Reality"系统，能够通过精确追踪用户头部和手部动作（包括20个手指关节），让AI实时生成响应这些动作的虚拟环境。该系统采用混合2D-3D条件策略，将用户任务完成率从3%提升至71.2%，为VR交互、教育培训和医疗康复等领域开启了全新可能。

此次架构日只是技术公开，并非产品发布，本文提出的一切观点只是猜测，尚缺少任何量化或者执行层面的依据支持。总之，未来可期，我们静待英特尔的实际表现！

首尔国立大学研究团队提出STR-Match视频编辑技术，通过创新的时空相关性分数(STR分数)解决传统方法在帧一致性、运动保持和域转换方面的局限。该方法无需重新训练模型，可直接应用于现有文本到视频生成模型，在极端编辑场景下仍能保持高质量输出，为视频编辑领域带来突破性进展。

思科近日表示，将通过收购以色列初创公司Portshift扩大容器管理和DevOps安全业务。交易金额未对外透露。Portshift构建的Kubernetes原生安全平台专注于帮助DevOps团队保护容器应用。

根据IDC全球融合系统季度追踪报告显示，2020年第三季度全球融合系统市场收入增长0.3％至39亿美元。

这项研究介绍了EgoZero，一种创新的机器人学习系统，能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据，训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法，使用点集来统一人类和机器人数据，并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下，EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率，展示了强大的泛化能力，为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。

IBM正在加大其混合云推动力度，希望成为那些使用多个公有云和私有云平台的企业的首选服务提供商。

上海AI实验室开发的CompassVerifier是一个轻量级但高精度的AI答案验证系统，能够准确判断AI模型回答的正确性。该系统通过构建包含132万样本的VerifierBench评测数据集，采用错误驱动增强等创新技术，在验证准确率上显著超越GPT-4等大型模型。CompassVerifier不仅可用于AI性能评测，还能作为强化学习的奖励模型，有效提升AI训练效率和效果。

俄国研究团队开发出InnerControl技术，通过训练轻量级"内心解读器"监控AI绘画过程中的中间特征，实现全程实时控制指导。该方法在深度控制任务中比现有最佳方法提升7-10%精度，同时保持图像质量，解决了AI绘画控制不精确的核心问题，为更可靠的AI创作工具奠定基础。

2020年1月10日，Unity和商汤科技，两家分别来自AR届和AI届的高科技公司，在上海举办了一场面向开发者的活动——“AI+AR大派对”，就是这两种技术互相成就的最新注解。

近日，Veeam 中国区总经理张弘与Veeam 全球高级技术专家 Anthony Spiteri分享了Veeam最新的市场策略和新版本的技术创新。

ByteDance团队开发的Seed-Prover AI系统在2025年国际数学奥林匹克竞赛中成功解出5道题，创下AI数学推理新纪录。该系统采用创新的"引理式证明"方法，能够逐步构建复杂证明，并具备反思改进能力。在多个数学基准测试中表现卓越，为AI辅助数学研究和教育开辟了新可能。

人工智能时代正在改变创业格局。它降低了软件开发成本，使自主创业更加可行。然而，竞争加剧也推动了对风险投资的需求。创业者面临在保持初心和追求快速增长之间的平衡。成功的关键在于组建versatile团队，保持创业精神，同时关注长期影响力。无论选择何种模式，真正的成功源于对目标的坚持和对社会的贡献。

这项研究揭示了AI推理模型的一个重要秘密：它们实际上知道何时应该停止思考，但这种能力被现有训练方式掩盖了。研究团队开发的SAGE方法能够释放这种潜能，让AI在数学推理任务中既提高准确率又减少冗余思考，为AI系统的效率优化提供了新思路。

这项研究提出了一种名为INTUITOR的创新方法，让大语言模型无需外部奖励即可自主学习推理能力。研究者利用模型自身的"自我确定性"作为唯一奖励信号，替代传统需要人工标注或答案验证的方法。实验表明，该方法在数学推理上与使用标准答案的方法相当，并在代码生成等跨领域任务上展现出更好的泛化能力。这为开发能在缺乏外部验证的情况下自我提升的AI系统开辟了新途径，对未来自主学习AI具有深远影响。

为积极响应北京银行数字化转型战略，信用卡中心充分运用大数据信息及技术优势，整合内外部数据及各类风险信息，首次引入知识图谱分析平台，创新性的以图谱形态构建风险关系网络的形式，重新组织多个业务条线产生的数据，构建5大关联图谱风险业务模型场景。

Deepmind创始人Demis Hassabis表示，人工智能的许多能力可能需要10年才能充分显现。他预计AI将演变为具有人类认知能力的通用人工智能。Google推出了新的音频生成模型Chirp 3，并扩展了AI代理服务Agentspace。Hassabis强调了AI代理系统的发展，包括多代理协作和专业化代理的应用，但也指出了AI规划算法中错误累积的挑战。