我国宫颈癌每年新发病例约10万例，死亡人数约3万。

好莱坞各大电影制片厂，在筹备与制作新的电影作品时，正越来越多将AI技术纳入决策流程。

FullFront是一项创新研究，首次全面评估多模态大语言模型在前端工程完整流程（从设计概念化到视觉理解再到代码实现）中的能力。研究通过精心设计的基准测试，包括网页设计、网页感知问答和网页代码生成三大核心任务，发现即使最先进的模型在精细视觉感知（如元素对齐、大小和间距）方面表现远低于人类专家，且在复杂布局和交互功能实现上仍存在显著局限。研究揭示了闭源模型普遍优于开源模型，但所有模型与人类专业水平间仍存在巨大差距，为未来AI辅助前端开发工具的改进提供了重要方向。

想象一下，如果传统AI模型是一辆可以载你去任何地方的汽车，那么这些新的"思维模型"就像是既能当汽车用，又可以变身为越野车的变形金刚。在平坦道路上，它们像普通汽车一样高效运行；遇到复杂地形，它们就能切换到更强大的思维模式，慢慢思考并解决困难问题。英伟达的这项技术突破正是要让这种转换变得更加自然、高效。

北京大学与华为诺亚方舟实验室研究团队共同开发了TIME基准，这是首个专为评估大语言模型在真实世界场景中的时间推理能力而设计的多层级基准。该研究提出了三个层级的时间推理框架，包含11个细粒度任务，并构建了涵盖38,522个问答对的数据集，针对知识密集型信息、快速变化的事件动态和社交互动中的复杂时间依赖性三大现实挑战。实验结果表明，即使是先进模型在构建时间线和理解复杂时间关系方面仍面临显著挑战，而测试时扩展技术可明显提升时间逻辑推理能力。

ByteDance智能创作团队推出的ATI系统彻底改变了视频生成技术的控制方式。这个统一框架通过简单的点轨迹同时实现相机移动、物体平移和局部变形控制，不再需要分散的工具。用户只需在初始图像上标记关键点并绘制运动路径，系统就能生成符合指令的高质量视频。研究表明，ATI不仅提高了控制精度，还能兼容多种顶级视频生成模型，有望让专业级视频创作变得更加直观简单。

新一轮科技革命和产业变革的大幕早已经拉开，算力被视为数字经济时代的生产力，对推动国家科研创新、促进各行业数字化升级以及支撑经济社会发展将发挥重要作用。

我们期待看到这种"诚实的AI"在更多场景中发挥作用，为人类提供更可靠、更值得信赖的智能服务。

Gladia 推出了新一代自动语音识别模型 Solaria，为呼叫中心等语音平台提供实时多语言通信支持。Solaria 支持 40 多种语言，具有业界领先的准确度和速度，可帮助企业扩展客户服务，克服语言障碍带来的损失。该模型还提供实时情感分析和翻译等功能，为全球化客户体验提供全面解决方案。

这篇研究介绍了DC-CoT，首个专门评估数据操作如何影响思维链(CoT)知识蒸馏的基准系统。北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究者使用多种教师模型(如Gemini-Pro、Claude-3.5)和学生架构(3B-7B参数)，系统评估了数据增强、选择和混合对学生模型在多个推理任务上的表现影响。研究发现数据增强(尤其是逆向思维)最为有效，不同任务需要不同的最优策略组合，且存在"小模型学习能力差距"—较小学生模型可能从匹配其容量的较小教师中学习更有效。

基于在边界防护领域20年的技术积淀，亚信安全打造了40G高性能防毒墙；以40G的高性能技术优势、威胁吞吐量200%的提升、高达95%的有效流量清洗，助力用户安全运营效率升级，完成了网络安全的“指数”级升级，筑造边界威胁防护的第一关。

腾讯与上海交通大学联合推出的DeepTheorem研究突破了大型语言模型在数学定理证明领域的限制。该项目创建了包含12.1万个IMO级别非形式化定理的大规模数据集，开发了专门的RL-Zero强化学习策略，并设计了全面的评估框架。研究表明，通过使用自然语言而非传统形式化系统，即使是7B参数的模型也能在复杂定理证明上取得显著成果，超越许多更大的专业模型。这一成果为AI数学推理开辟了新途径，使语言模型能够像人类数学家一样思考和证明。

韩国科学院研究团队开发了MATTER智能分词系统，解决AI处理材料科学文献时的"翻译问题"。该系统通过MatDetector识别重要材料概念，防止专业术语被错误拆分，在多项材料科学任务中取得显著性能提升，为科学文本处理提供了领域定制化的新思路。

这项由浙江大学、腾讯和新加坡国立大学联合完成的研究，针对中文网络有害内容检测的难题，创建了首个专业标注的中文有害内容检测基准数据集ChineseHarm-Bench，涵盖博彩、色情、谩骂、诈骗、违法广告等六大类别。研究团队提出了知识增强的训练方法，通过结合人工标注规则和大模型隐性知识，让小型模型达到与顶级大模型相当的检测性能，为中文网络环境提供了更高效、更经济的安全检测解决方案。

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。

紫光股份旗下新华三集团智慧计算秉持“内生智能·成就智慧计算”的技术战略不断进化基础设施架构和能力，推出新品H3C UniServer G6及HPE ProLiant Gen11系列服务器系智能算力中枢、智能管理中枢以高效、绿色、智能的智慧算力，点燃数智发展的创新引擎！

大多数市政与私营部门的基础设施管理者，目前还很少考虑到人工智能与机器学习等技术能够在改善道路、公共交通网络或者水务事业等物理系统发挥怎样的作用。

深度学习已经彻底改变了我们对现代生活中大量数据的处理方式。然而，新闻媒体对于AI的报道往往集中在人工智能的商业应用以及如何重塑企业业务层面。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

这个突破意味着，未来的AI助手将不再是被动的问答机器，而是能够主动、适时地参与人类对话的智能伙伴。