麻省理工学院经济学家Arnaud Costinot与Iván Werning探讨拟议的“机器人税”。

中国企业技术出海与马来西亚的数字化征程。

面向未来，英特尔正在借助“软件”这一强大的技术力量，联手产业生态合作伙伴软硬兼施，加快在各种架构、各种工作负载下的应用优化和开发速度，推动创新落地。

奔驰的下一件大事：电动汽车。

这项由俄罗斯AIRI研究所等多家机构联合完成的研究，首次系统揭示了LoRA技术在AI知识注入中的潜在风险。通过对Llama-3.1模型的大规模实验，研究团队发现AI在学习新知识时存在明显的"安全阈值"，超过500个新事实后性能显著下降。更重要的是，他们发现释义增强策略能有效缓解这些问题，为AI安全知识更新提供了重要指导。

浪潮商用机器有限公司副总经理黄家明表示，从研发的角度看，Power其实不再是一个封闭的系统，浪潮商用机器基于已有的小型机开发实践对K1 Power服务器进行了全新的设计，Power的整个生态系统正在从封闭走向开放。

2022 亚马逊云科技re:Invent全球大会进入第二天，亚马逊云科技首席执行官 Adam Selipsky 发表了“如何借助云的力量，在未知领域抓住机遇并茁壮成长”的主题演讲。

打拳、走秀、送货、踢球，WRC 2025成了人形机器人的“演武场”。

打拳、走秀、送货、踢球，WRC 2025成了人形机器人的“演武场”。

北京人工智能研究院发布突破性研究Infinity-Instruct，通过两阶段训练策略从1亿条指令中精选出740万基础指令和150万对话指令。该方法让开源AI模型首次在对话能力上超越GPT-4，其中LLaMA3.1-70B在对话测试中比GPT-4高出8.6%，同时保持强大的基础能力。研究完全开源，为AI技术民主化奠定基础。

作为新华三“融合平台 无界生态”战略的重要赋能项目之一，2018新华三论剑旨在从业务与人才维度全面赋能合作伙伴体系，建立并提升合作伙伴在无界生态时代的核心业务竞争力，更好地推动百行百业数字化转型进程。

斯坦福大学推出 AI4MH 项目，聚焦利用生成式 AI 改革心理健康诊断与治疗，探讨现有体系不足及未来发展。

五年，那个永远18岁少女的微软小冰，已经从当初机械呆板的对话系统，成长为一个无处不在的人工智能交互官，她有人设、有情感、还能主动创作，然而这还不足以定义「第七代微软小冰」。

上海交通大学联合多家机构开发的DeepRare系统在罕见病诊断领域取得重大突破，通过多智能体架构整合症状、基因和文献数据，实现57.18%首选诊断准确率，对1013种疾病达100%准确率。系统提供透明推理过程，95.4%获专家认可，已部署为Web应用供临床使用。

本研究提出了"能力-难度对齐采样"方法（CDAS），革新了大型语言模型强化学习训练中的数据采样策略。与传统方法不同，CDAS通过聚合历史表现差异实现更稳定的问题难度估计，并将模型能力与问题难度动态匹配。在多个数学推理基准测试中，CDAS达到了46.77%的最高平均准确率，同时比竞争策略提高了2.33倍的计算效率。研究还证明了CDAS在代码生成任务和更大型模型上的有效性，为提升大型语言模型的推理能力提供了高效可靠的新方法。

这个春天，酒仙桥论坛的 “探索 AI 新质生产力跃迁的范式革新” 主题圆桌对话环节上，一场思激荡的思辨，在智慧交响中雕琢出城市智变革的多棱远景！

Adobe Research与德州大学联手开发"自我强迫"训练法，让AI在视频生成时边做边学，彻底解决传统方法中错误会越积越多的问题。这种创新训练方式实现了真正的实时视频生成，在单GPU上达到17帧每秒的处理速度和亚秒级延迟，为直播、游戏和实时交互应用开辟了全新可能性。研究团队还引入滚动键值缓存机制，实现了理论上无限长的视频生成能力。

生成式AI的飞速发展使得企业难以有效地实施和衡量这项技术，同时防范偏见和风险。

快手科技和清华大学联合提出了Archer训练方法，通过识别语言中的知识型和推理型词语，对不同类型内容采用差异化约束策略。该方法让1.5B参数的小模型在数学推理和编程任务上达到了与大模型相当的性能，在AIME数学竞赛中准确率提升18%，训练效率比传统方法高8倍以上，为AI训练提供了全新的"小而精"发展路径。

4 月 15 日上午，InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会正式召开，本届大会通过云上展厅的形式进行，历时两天设置了 1 个主会场和 15 个分会场