想象一下，当你和朋友在公园里散步时，你指着远处说："从那个长椅的角度看，那只狗在喷泉的左边还是右边？"这个看似简单的问题对人类来说轻而易举，因为我们自然而然地能够想象自己站在长椅的位置，并从那个视角"看"世界。但对于人工智能来说，这种换位思考的能力却是一项极具挑战的任务。

人脸识别作为人工智能的一个重要研究领域，在工作与生活中得到广泛应用：手机屏幕人脸识别解锁、刷脸支付、人脸识别的智能门禁等等。

机器学习技术将利用推文内容发现高危安全漏洞。

首尔国立大学和成均馆大学的研究者提出了"推理路径压缩"(RPC)技术，一种无需训练的方法，能够对大语言模型在推理过程中生成的冗余内容进行压缩。研究发现推理路径存在"语义稀疏性"——大量重复或多余的内容。RPC通过定期评估词元重要性并保留最关键部分，将QwQ-32B模型的推理吞吐量提高了1.60倍，同时准确率仅下降1.2%，并显著减少了内存消耗，解决了长序列生成的内存溢出问题。

为迎接智慧化轨交浪潮,2021年5月19-21日,云从科技携新一代智慧轨交解决方案亮相RT Forum 2021中国智慧轨道交通大会春季大会 ——“为城轨高质量发展提供智慧引擎”。

耶鲁大学研究团队开发了SCIVER评估工具，专门测试AI验证科学论文声明的能力。通过3000个专家标注例子的测试，发现即使最先进的AI模型在复杂科学推理任务上仍远不如人类专家，主要存在信息检索不全、图表误读和逻辑推理断裂等问题，为AI科研应用发展指明了改进方向。

12月6日，由中国产学研合作促进会指导，中国客户管理产业创新联盟主办、清华大学中国企业研究中心联合主办的“2018第九届中国客户管理大会暨中国客户管理创新论坛”在清华大学落下帷幕。

4月2日，由中共山东省委网络安全和信息化委员会办公室指导、青岛市大数据局支持、浪潮云主办的“云端眺望 向‘数’而生”数字创新生态大会在青岛市成功举办。会议聚焦服务新质生产力，正式发布海若大模型业务战略，通过数字生态创新共同体，联合生态伙伴合力拥抱大模型浪潮，培育行业新业态。

这项来自蒙特利尔大学研究团队的突破性工作提出了System-1.5推理框架，通过在潜在空间中创建动态捷径，使大语言模型能够灵活调整思考路径。研究者设计了模型深度捷径和推理步骤捷径，让AI系统能像人类一样区分关键与非关键推理步骤，在不损失准确性的情况下将推理速度提升20倍以上。这种方法在数学推理和常识推理任务上表现出色，为解决大语言模型推理效率问题提供了全新思路。

腾讯和浙江大学研究团队提出了"认知专家增强"（RICE）方法，无需额外训练即可提升MoE推理模型性能。通过归一化点态互信息识别关键认知专家后，仅增强两个专家的权重就能显著提高模型在数学和科学推理任务上的准确率，同时减少计算量。这种轻量级方法展现出良好的跨领域泛化能力，为高效AI推理开辟新路径。

香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架，解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征，据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明，DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率，内存需求降至688GB；而更激进的精简方案（减少87.5%专家）也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构，为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

微软全球人工智能负责人沈向洋将亲携微软众多技术大咖亲临微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate 2018），与您分享众多最前沿、最实用的AI技术以及最鲜活的成功案例。

华中科技大学和香港中文大学研究团队提出SATORI-R1，一种通过空间定位和可验证奖励增强多模态推理的新方法。该方法将视觉问答任务分解为图像描述、区域定位和答案预测三个可验证阶段，解决了自由形式推理中注意力分散和训练收敛慢的问题。实验证明，SATORI-R1在七个视觉问答基准上一致提升性能，最高达15.7%，并展示出更聚焦的视觉注意力和更低的训练方差。

8月16日-17日，2022年可信AI峰会在北京举办。华为云盘古预训练大模型通过中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）首轮大模型测评，在“模型开发”和“模型能力”两部分达到4+级标准。

博尔扎诺自由大学研究团队开发的PATS技术通过保留完整运动片段代替随机抽取视频帧，显著提升了AI评估体育技能的能力。该方法在EgoExo4D基准测试中表现出色，攀岩评估准确率提高26.22%，音乐提高2.39%，篮球提高1.13%。PATS能根据不同运动类型自动调整采样策略，为体育训练和人才发展提供了更准确的自动评估技术。

11月7日，华为全联接大会（HUAWEI CONNECT）2022中国站在深圳拉开帷幕。为解决企业在AI落地时面临的挑战，促进释放AI生产力，华为云在“一切皆服务”的基础上不断夯实基础能力，围绕大模型与求解器技术发布四项全新AI服务。

伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现，经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象，但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距"，即生成答案的能力强于验证答案质量的能力，且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息，为AI多模态推理发展提供了重要启示。

升级后的翻译能力不仅支持119种语言和方言。

这篇研究论文介绍了EquivPruner，一种通过识别和剪除语义等价行动来提高大型语言模型(LLM)推理搜索效率与质量的创新方法。中国科学技术大学与科大讯飞研究院合作开发的这一技术，在GSM8K数学测试上将Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的token消耗减少了48.1%，同时还略微提高了准确率。研究团队还创建了首个数学语句等价性数据集MathEquiv，为等价性检测研究奠定基础。实验表明，该方法在多种模型和数据集上均显示出显著效益，为LLM推理效率优化提供了新方向。