Clubhouse的未来命运，取决于它如何帮助用户寻找精彩内容、提高参与程度。虽然面对这个问题，每个人都能想到正确答案——“用户数据”，但具体实现绝对没那么轻松。

本文讲从四个方面与您分享选择星环科技自主研发的大数据基础平台TDH替代来CDH/HDP的“4点原因”。

这项研究介绍了MADrive系统，一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库，能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟，为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明，相比传统方法，MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升，为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。

在2023世界机器人大会现场，我们和诺亦腾CEO刘昊扬进行了一次交流，谈了谈他眼中动捕技术的发展、在医疗领域的应用，以及在AI大模型上的探索。

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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。

可实时交互的AI生成世界，腾讯发布的AI框架Yan，会是元宇宙的破局者吗？

Yandex研究院开发出SWD技术，通过"阶梯式"分辨率策略让AI绘画速度提升2-10倍。该方法从低分辨率开始逐步升级，避免在早期高噪声阶段处理无效细节，同时创新了分片分布匹配技术确保质量。在多个主流模型上的测试显示，SWD在保持相近质量的同时显著提升了生成效率，为AI内容创作的实时化应用奠定了基础。

智算中心建设如火如荼。也因此，经常在公开报道中看到，某某智算中心PUE如何的低，然后非常绿色环保，等等。

2019年8月，25岁的童昊入职华为，当时他根本没有想到，两年后自己参与研发的瑶光资源二次调度通用求解器，每年可以为华为云节省数千万元，这也成为他参加工作两年多来最有成就感的事。

移动应用市场在2017年同样保持了高速增长，与此同时，营销人正面临异常激烈的竞争和各种行业问题——整个市场自然下载量大幅降低、作弊涌现、广告成本剧增等。

亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit，这是一种新型图像编辑AI系统，能够准确理解和处理指代表达（如"中间那个人"、"右边的猫"）。通过创建RefEdit-Bench基准测试，研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程，仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练成本提供了新思路。

对于消费者来讲，AI仍是一个非常非常新的领域。谁能告诉我，AI手机与智能手机到底有何区别？——问题摘自围观了很多场“AI手机”发布会的网友。基于此，我们注意到了荣耀V10，它是近期比较热门的“AI手机”，同时也是本文的主角，话题只围绕“AI”展开...

阿里云演示了如何借助“通义点金”智能平台的银行业工作流中，实现多智能体协同驱动的、全自动化生成信贷尽调报告。

如果说AI产业现在有一个风向标公司，自然会是英伟达；如果看英伟达最新的动向，那无疑是每年一度的GTC大会；而如果说GTC最不能错过的环节，自然就是黄仁勋的主题演讲了。

关注IT支出的朋友可能发现一个悖论：用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升，英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化，且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域，其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。

要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

现代数据中心的去重技术已成为标配，但各系统间独立运作造成数据在跨系统边界时反复重新去重，浪费CPU、内存和网络资源。基础设施级去重通过统一元数据和跨层运作，将存储、计算和网络层的去重能力整合，可减少40-60%的I/O操作，降低70-90%的网络复制流量，消除30-50%的资源开销。面对VMware转型、AI工作负载增长和预算压力，将去重从通用功能提升为战略能力成为关键。

作为当下的热门话题，网上关于元宇宙可能给游戏、娱乐、社交、办公、商业等领域带来的革命性潜力已经讨论过很多。但元宇宙在医疗保健层面难道就没有发挥的空间？当然不是，另外一场巨大的变革很可能就在这里爆发。