打造卓越的客服体验

如果已经将Jetbot智能小车组装好的话，现在就可以开始执行Jetbot提供的实验，在接下来的操作都在以下环境中执行。

面对传统有线电视业务的下滑、降费提速策略的加速实施、网络运营商管道化的趋势下，华数传媒积极向新网络+应用、新媒体+内容、大数据+开发三大战略转型。

浙江大学团队开发的SAFEPRED系统通过赋予AI助手"预见未来"的能力，解决了传统安全防护只能被动应对眼前威胁的局限。该系统能预测操作的长期后果，在97.6%的测试案例中成功识别潜在风险，同时将任务效率提升21.4%。研究还推出了可在普通设备运行的轻量版本，为AI安全防护技术的普及应用奠定了基础。

面对出海大潮，AdTech平台面临来自新技术、新法规的种种挑战，如何利用低延时、高吞吐及低成本的云计算服务来满足业务需求成为众多国内出海AdTech平台的当务之急。

云上中国年，新春不打烊。和往年一样，2018年刚刚度过的这个春节，互联网仍旧是最热闹的地方。从多个指标来看，这个春节创下了多个互联网历史新高。

韩国科技院研究团队创建ViExam数据集，首次全面评估视觉语言模型在越南语多模态考试中的表现。通过2548道涵盖七个学科的题目测试，发现顶级AI模型平均准确率仅57.74%，低于人类学生66.54%的水平。研究揭示AI在多模态推理方面的局限性，为多语言AI发展提供重要参考。

这项研究介绍了WEB-SHEPHERD，这是首个专为评估网络导航轨迹设计的过程奖励模型。延世大学和卡内基梅隆大学的研究团队创建了包含40K步级别注释的WEBPRM COLLECTION数据集和WEBREWARDBENCH评估基准。实验表明，WEB-SHEPHERD在评估基准上比GPT-4o高出约30个百分点，并且在WebArena-lite上使用时，性能提升了10.9个百分点，同时成本降低了10倍。这一创新模型通过结构化清单将高级用户指令分解为可解释的子目标，为构建更可靠、更经济的网络代理奠定了基础。

根据基准测试，MySQL HeatWave 的性价比 Amazon Redshift 高 7 倍，比 Snowflake 高 10 倍，比 Redshift ML 高 25 倍；吞吐量比 Aurora 高 10 倍

Hugging Face联合斯坦福大学推出革命性小型视觉AI模型SmolVLM，最小版本仅256MB却能超越300倍大小的传统模型。该系列包含三个版本，运行显存需求0.8-4.9GB，可在手机端部署。通过创新架构设计、高效tokenization和精心数据策略，在图像理解、视频分析、文档处理等任务上表现卓越，真正实现"人人可用的AI助手"。

红帽公司研究团队提出危险感知系统卡（HASC）框架，为AI系统建立类似"体检报告"的透明度文档，记录安全风险、防护措施和问题修复历史。同时引入ASH识别码系统，为AI安全问题建立统一标识。该框架支持自动生成和持续更新，与ISO/IEC 42001标准兼容，旨在平衡透明度与商业竞争，建立更可信的AI生态系统，推动行业协作和标准化。

中科大联合牛津等机构发布Code2World技术，首次让AI学会预测界面操作结果。该技术通过生成HTML代码方式，让AI能像人类一样"预知"点击按钮后的界面变化，在AndroidWorld测试中将AI助手成功率提升9.5%，为智能人机交互开辟新路径。

这项研究提出了MultiHal，一个基于知识图谱的多语言数据集，用于评估大型语言模型的幻觉问题。研究团队从开放域知识图谱中挖掘了14万条路径，筛选出2.59万条高质量数据，并翻译成5种语言。基线实验表明，使用知识图谱增强可使语义相似度分数提高0.12至0.36点，证明了知识图谱集成对减轻幻觉的有效性。这一资源将促进未来在基于图的幻觉缓解和事实核查领域的研究。

ChatGPT是强大的AI工具，能帮助写邮件和头脑风暴，但在某些领域使用它可能造成严重后果。大语言模型可能自信地给出错误、过时或有偏见的信息。在健康诊断、心理治疗、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个方面，依赖ChatGPT可能带来真实世界的风险和危害。

北京智源人工智能研究院团队提出InfoSeek框架，通过创新的数据合成方法让3B小模型在深度研究任务上媲美大模型。该框架将复杂问题形式化为层次约束满足问题，采用双代理系统构建高质量训练数据，成功训练出在BrowseComp-Plus基准测试中超越多个商用API的模型，证明了精心设计数据的重要性，为AI深度推理能力发展奠定基础。

近几年来，微软投入了大量资源和人力做了很多与开发者相关的事情。不只是「对GitHub平台大手笔收购」这样的“大事记”，还包括持续为开发者提供开发工具和服务、组织开发者培训、运营开发者社区等等这样“润物无声”的事情。

深度研究系统能自我进化，谷歌发布基于扩散的TTD-DR系统

OPPO研究团队通过系统性实验发现当前AI智能体研究缺乏统一标准，开发出模块化的OAgents框架，在GAIA基准测试中达到73.93%的领先成绩。该研究建立了严格的评估协议，将智能体能力分为事实获取和逻辑推理两个维度，为行业提供了标准化的工具和方法，推动AI智能体研究走向科学化和规范化。

东京科学技术大学团队通过大规模实验发现，专家混合模型在处理推理任务时存在"专家过多反而有害"的现象。研究显示，对于记忆性任务，专家数量越多性能越好；但对于数学推理等需要深度思考的任务，存在最优专家数量，超过这个临界点性能会下降。该发现为AI系统架构设计提供了重要指导，揭示了"少而精"策略在某些场景下优于"多而全"的传统观念。

思科推出新的安全服务边缘(SSE)解决方案，以实现卓越的混合办公体验，并有效地简化跨任何地点、任何设备和任何应用的访问。