技术创新的一个优势就是，当一个人采用了新产品之后，再回去体验旧的产品会很痛苦，比如使用完智能手机之后，在使用功能机就非常不适应。比如使用了采用SSD笔记本电脑，在回去使用机械盘电脑，仅仅开机体验就让人痛苦不堪。

无论是逃离还是追赶，没有一家企业敢保证自己是这场游戏的赢家。

斯坦福大学研究团队开发了CHURRO历史文献识别系统，可处理跨越22世纪、46种语言的古代文献。该系统基于CHURRO-DS数据集训练，包含近10万页历史文档。CHURRO在印刷和手写文档识别上分别达到82.3%和70.1%准确率，超越最好的商业模型，成本仅为其1/15.5，为历史文献数字化提供了高效解决方案。

令人意外的是，全球新冠疫情大流行的背景之下，健身锻炼活动反而得到进一步普及。

正是基于这样的思考，我们看到在今年的SIGGRAPH 2022上，英伟达（NVIDIA）围绕元宇宙公布了众多创新产品，让我们更快拥抱元宇宙。

确切地说，Power Platform把代码开发、跨平台应用，以及商务应用平台三者融合在了一起，本质上是一个数字化商务应用平台，只不过可以以低代码的方式实现。

高通在骁龙峰会上发布两款旗舰处理器：骁龙8 Elite Gen 5手机芯片和骁龙X2 Elite PC芯片，旨在成为新一代智能体AI的硅基础设施。新芯片采用3纳米工艺，CPU性能提升20%，能效提升35%，GPU性能提升23%，NPU速度提升37%。重点是支持情境感知、多模态AI代理，能实时理解用户需求并主动响应，实现设备间无缝协作。

香港大学联合香港中文大学研究团队首次提出T2I-ReasonBench基准，系统评估AI绘图模型的推理能力。研究发现当前开源模型在处理习语理解、设计规划、知识推理和科学常识等需要深度思考的任务时表现严重不足，平均得分不到50分，而商业模型如GPT-Image-1表现相对较好但仍有提升空间。该研究揭示了AI绘图技术从"按字面理解"向"智能推理"发展的迫切需要。

浙江大学联合快手团队开发的ReCamMaster系统能够根据单个视频重新生成不同摄像机角度的视频，保持动作完美同步。该技术采用创新的帧维度条件注入机制，利用虚幻引擎5构建的13.6万视频训练集，在摄像机精度、时间同步和视觉质量等方面显著超越现有方法，可应用于视频稳定化、超分辨率和外绘制等场景。

最近这几年智能炙手可热，很多人对智能的了解还停留在人脸识别、智能音箱等方面，其实在解决监控补光灯过亮的方面，智能就发挥了重要作用。

ByteDance智能创作实验室发布的Phantom-Data是首个大规模跨情境主体一致性视频生成数据集，包含约100万个身份一致配对样本。该数据集通过创新的三阶段构建管道，从5300万视频和30亿图像中精选高质量跨场景配对，有效解决AI视频生成中的"复制粘贴"问题，显著提升文本遵循能力和视觉质量。

“这应该是摔手机，摔得最开心的一次。”网友的弹幕，让长达2个多小时的荣耀新品发布会，持续高能。而荣耀首款折叠屏手机Magic V发布，更是将发布会推向热潮。

AI技术已经用事实证明自己有能力成为强有力的商业伙伴，如今越来越多的电子商务公司也在积极运用AI方案打击网络犯罪与线上优惠券欺诈活动。

ROSE是一项突破性的视频编辑技术，能够彻底移除视频中的物体及其环境影响。由浙江大学等机构研发，该系统不仅删除目标物体，还智能处理阴影、反射、光照等五种副作用。通过3D渲染生成训练数据，采用引用式擦除和差异掩码预测等创新方法，ROSE在各项性能指标上全面超越现有技术，为视频编辑领域带来了新的可能。

摩根士丹利，这家公司始终在考量如何利用生成式AI系统协助管理财富。事实上，微软在2022年10月宣布将OpenAI功能整合进自家产品时，也提到了摩根士丹利。过去一年半期间，这家财富管理机构一直在与OpenAI探讨如何更好地应用生成式模型。

普林斯顿大学研究团队开发了TraceRL方法，通过追踪AI推理过程而非仅关注最终答案来训练扩散语言模型。该方法训练出的TraDo系列模型虽然参数规模较小，但在数学推理任务上显著超越大型模型，并首次实现了具备长篇推理能力的扩散语言模型。研究团队已将完整框架开源，为AI可解释性和实际应用提供了重要突破。

动化平台给软件开发人员带来的影响越来越明显。

毫无疑问，生成式AI是一项极具变革性的技术，也是一种正在改变我们工作方式的革命性工具。但在严肃应用这种最新成果之前，我们必须像对待任何其他变革性技术一样，认真权衡其背后的利弊得失。

随着人工智能等新技术成为主流，即使金融领域的典型企业也无法忽视这些技术。现在，全球一些最大型的银行正在加大对人工智能的投入。

MIT研究团队首创RLCR方法，通过结合正确性奖励和布里尔评分，训练AI学会表达不确定性。实验显示该方法在保持准确性的同时显著提升校准性能，让AI从盲目自信转向诚实表达，为高风险领域AI应用提供新的可能性，代表AI发展从性能最大化向可靠性转变的重要里程碑。