新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架，它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色，但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作，并利用思维链推理技术智能分解用户指令，实验证明其性能显著超越现有方法，尤其在处理复杂多步骤编辑时。

来自世界各地的日用产品被运送到全球各个角落，让客户可以轻松购买得到，以至于很少思考这其中的运作环节。从在西班牙超市购买的法国香槟，到在英国小商店购买的德国香肠，这已经成为了一种生活方式。

作为FPGA的发明者，赛灵思公司将企业使命定位为“打造灵活应变，万物智能的世界”，致力于通过公司的转型和全新类型产品的打造，赋能所有的创新者以高性能且灵活应变的智能计算平台，加速其创新事业。

1988年上海电视台和杭州电视台联合出品的《济公》续集里，有这么一个故事：为破案，济公收了县令做三天徒弟，路上遇到一家人办丧事，济公进去哭丧，情真意切、声泪俱下，引得主人感动异常，当即施舍了一桌菜肴。

浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。

最近一位朋友向我哀叹，科目二考了三次没过，对于考驾照这个事儿几乎已经绝望。虽然申斯基是一枚有着十几年驾龄的老司机，但也不知如何安慰和指导这位方向盘都从来不知该往哪个方向转的小白。

你将在30年后的CES上看到什么？这篇文章帮你大胆猜测了一下。

我今天要讲的是一个普通80后创业的故事。在创业大潮中的逐梦者千千万，但很多人在热望一场后，终以梦醒结束。而他是怎么在开局不利的情况下，一点点赢回来的呢？

“不要去追热门的东西，这样你容易迷失自己，我们会在数据复制这个领域一直做，把它做到全球第一，这对于我们来说才是最重要的。”

论文有多水？这个AI系统一眼识破：KnoVo自动评估学术论文创新值

在今天迅速变化的数字化时代，低延迟、高带宽的5G无疑将成为一个改变时代的因素，然而在规划和实施这项数百万的投资时，服务提供商必须做到精明有效。NETSCOUT对2019年的5G趋势进行了预测，帮助您成功步入5G时代。

孟加拉国联合国际大学研究团队开发了VisText-Mosquito多模态数据集，这是首个集成视觉检测和自然语言推理的蚊子繁殖点识别系统。该系统包含1970张标注图像，能够识别五类繁殖容器并进行水面分割，同时提供人类可理解的判断解释。YOLOv9s等模型达到92.9%检测精度，为全球蚊媒疾病防控提供了AI技术支撑。

卡内基梅隆大学研究团队开发了一种创新的航拍图像车辆检测技术，通过生成式AI和跨域适应解决了不同地区环境差异导致的检测性能下降问题。该方法利用扩散模型生成合成训练数据，结合多通道注意力机制实现精确标注，在多个数据集上相较现有方法提升显著，为智能交通、城市规划、应急响应等领域提供了实用的技术解决方案，并贡献了两个高质量的航拍车辆检测数据集。

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。

ByteDance团队开发的GR-3是一个革命性的视觉-语言-动作模型，让机器人能够像人类一样理解指令并灵活操作。它通过多模态数据联合训练获得了强大的泛化能力，能处理未见过的物品和环境，还能从少量人类演示中快速学习。在三个挑战性任务上全面超越现有基准，展现了迈向通用机器人助手的巨大潜力。

这或许是马云最后一次以阿里巴巴董事局主席的头衔出现在云栖大会的台上，他再一次谈到“相信”——仍然是“因为相信，所以看见”——他就像一个布道者，继续强调他对数据的重视，对科学的尊重，以及他对制造业的念念不忘和对未来的预言。

本研究首次系统评估了大型语言模型在真实代码性能优化任务中的能力。研究团队构建了包含140个真实案例的SWE-Perf基准，发现当前最先进的AI模型在性能优化方面仍远落后于人类专家。AI倾向于进行基础设施层面的修改，而人类专家更擅长高层次的系统优化。研究揭示了AI在复杂系统优化中的局限性，为未来AI编程工具的发展指明了方向。

各行各业的企业组织正在挖掘行业云的价值，行业云可以满足他们的基本需求，从而让他们能够以自己的方式进行创新。

香港大学与字节跳动联合开发了名为Goku的AI模型，能够同时生成高质量图片和视频。该模型采用修正流技术和统一训练架构，使用1.6亿张图片和3600万段视频训练，在多项评测中达到业界领先水平，在VBench视频测试中获得84.85分，GenEval图片测试中达到0.76分，展现了AI视觉生成技术向通用化发展的新趋势。

腾讯优图实验室提出MetaUAS系统，首次实现仅用一张正常图片就能检测任何类型异常的突破。该技术将异常检测转化为变化检测问题，通过元学习训练通用模型，无需语言描述即可精确识别工业产品瑕疵，参数量仅为传统方法的1/10，推理速度快65倍，为工业质检智能化提供了全新解决方案。