2018年人工智能仍然处于炒作周期顶端，这么预测是比较保险的。但是下面的50个预测显示，人工智能将变得更加实用、更加有用，实现一些工作的自动化，扩大其他很多工作的范围，再加上利用机器学习和大数据获得新鲜的见解，还有企业中聊天机器人越来越多等因素。

波兰研究团队发现，即使是最先进的AI大模型在处理波兰语等非主流语言时也极其脆弱，仅通过几个拼写错误或字符替换就能让AI做出错误判断。研究团队开发了一套巧妙的测试框架，使用小型代理模型找出关键词汇，然后对这些词汇进行十种不同的"伪装攻击"。实验结果显示，这些简单攻击能让先进AI模型的错误率飙升至48%以上，揭示了当前AI技术在多语言安全方面的严重漏洞。

TULIP是加州大学伯克利分校开发的新型多模态AI模型，通过统一的学习框架解决了传统图像-文本模型在精细视觉理解方面的不足。该模型采用多视角对比学习、生成式数据增强和重建正则化等创新技术，在保持强大语义理解能力的同时显著提升了对视觉细节的捕捉能力，在多个基准测试中取得了显著的性能提升。

蚂蚁集团研究团队提出了γ-PO方法，通过动态调节AI训练中的目标边距来提升大语言模型对齐效果。该方法能够自动识别训练数据中答案质量差距的大小，对明显好坏的答案对加大学习强度，对模糊不清的答案对适当降低学习强度，避免AI被不确定信息误导。实验显示该方法在多个基准测试中平均提升4.4%性能，且几乎不增加计算成本，具有良好的即插即用特性。

元年科技特别呈现数字化转型七宗问系列内容，将陆续提出数字化转型过程中企业最关注的7大问题，并将在11月3日-12月6日期间举办的2021元年数字化系列高峰论坛一一揭晓答案！

研华科技近日发布全新品牌愿景"Edge Computing & WISE-Edge in Action"，标志着从传统IPC时代正式迈入边缘计算时代。

经历6年时间，在各团队的努力下，阿里巴巴集团大规模稀疏模型训练/预测引擎DeepRec正式对外开源，助力开发者提升稀疏模型训练性能和效果。

这篇文章介绍了马里兰大学研究团队开发的BLEUBERI方法，该方法惊人地发现被认为过于简单的BLEU评分系统在指导大语言模型遵循指令方面非常有效。研究表明，当使用高质量参考答案时，BLEU与人类偏好的一致率可达74.2%，几乎与复杂的奖励模型相当。基于此，团队开发的BLEUBERI方法在多个基准测试中表现与传统奖励模型方法相当，且在事实准确性方面表现更佳。这一发现为语言模型对齐提供了更经济高效的途径，无需大量人类标注数据和复杂的奖励模型训练。

本文，针对历经十余年间的漫威电影、电视剧集、短片以及幕后花絮进行一番时间线梳理，包括漫威公司总裁Kevin Feige公布的所谓“无限传奇（Infinity Saga）”年表，其代表着现有漫威作品的最佳观看顺序。

MoDoMoDo研究提出了一种创新的多领域数据混合框架，用于多模态大语言模型的强化学习。研究团队从布朗大学、Salesforce等机构组成，通过整合五个不同领域的视觉-语言数据集并设计可验证奖励函数，成功开发了预测最优数据混合策略的方法。实验表明，优化后的数据混合比传统均匀混合策略提高了5.24%的跨领域性能，比基线模型总体提升20.74%。这一方法解决了多模态任务的异质性挑战，为多模态AI训练提供了新思路。

eMBB（增强移动宽带）、URLLC（高可靠低时延连接）、mMTC（海量物联），这三个关键字是从专业通信角度给5G定义的三大应用场景。大量的新型技术会应用到5G通信中，今天我们不讨论技术的先进性，只从上述三个维度来畅享一下未来的5G生活。

专访 Infobip 王思婷——RCS消息、对话式沟通、多渠道融合、自动化工具（如聊天机器人和IVR）等将成为新常态。

北卡大学研究团队推出Bifrost-1系统，通过创新的"补丁级CLIP潜在变量"技术，成功让多模态大语言模型和扩散模型高效协作，实现了既能理解又能创作图像的AI助手。该方法避免了传统技术的高成本训练问题，在保持原有理解能力的同时，以90%的成本降幅实现了与顶级方法相当的图像生成质量，为多模态AI发展提供了全新的"桥接"思路。

CIO应该应关注这五个风险，在这些风险成为影响深远的问题之前寻求补救措施。

AI正在发展转型，无论是作为技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把AI试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕AI有怎样的不确定性，忽视AI的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。

最近一段时间，负责Facebook区块链业务的David Marcus获得了巨大关注。

研究团队通过DanceGRPO框架首次实现了不同视觉生成技术的统一优化，解决了AI生成内容与人类偏好不匹配的关键问题。该方法在多个权威基准测试中取得显著性能提升，部分指标改进达181%，为AI视觉生成技术的实用化应用奠定了重要基础。

3C＋潮玩＝？

摩根士丹利研究团队开发了专门掌握Q编程语言的AI模型QQwen，通过创新的三阶段训练方法（预训练、监督学习、强化学习），让开源AI模型在Q语言编程测试中达到59%准确率，超越GPT-4.1等商业模型。研究团队完全开源了模型、数据和训练代码，为AI专业化训练提供了可复制的成功范式，证明了中等规模开源模型通过针对性训练可以在特定领域超越大型商业模型的表现。

戴尔科技集团与中央广播电视总台和北京广播电视台一直保持着密切的技术合作，从各台8K超高清频道规划之初便积极参与其中。