Cohere Labs研究团队提出了一种革命性的多语言AI优化方法，无需重新训练模型即可显著提升非英语语言的表现。通过"多重采样+智能选择"策略，让AI生成多个候选答案后选出最优回应。实验显示该方法让8B参数小模型在多语言任务上挑战大型商业模型，平均性能提升6.8-17.3个百分点，为AI多语言应用开辟了高效可行的新路径。

这篇论文探讨了强化微调（RFT）如何增强多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力。研究指出，作为一种后训练算法，RFT已在各种模态（视觉、音频、GUI等）、任务和领域中取得显著成功。论文详细分析了现有工作，总结了RFT在多模态推理中的五大成功：多样化模态应用、广泛的任务与领域支持、算法改进、丰富的评测基准和完善的工程框架。作者还提出五个未来研究方向：提升跨模态泛化能力、结合不同奖励范式、加强安全性研究、探索数据增强技术以及开发更优算法和应用场景。

数字孪生已经成为企业改善供应链体系、优化供给规划的宝贵工具。凭借着在产品及建筑等领域的出色模拟效果，数字孪生已经初步证明了自身在供应链领域模拟原材料、成品及客户间扩散连接的强大能力。

在谷歌亚太区全球商务拓展副总裁Karen Teo看来，这股创新脉搏，也能从过去一年中国开发者在全球市场两条最醒目的增长曲线看出：一条是“短剧”，另一条是“AI应用”。

2018华为全联接大会期间，华为云BU CTO张宇昕接受了包括科技行者在内的媒体采访，阐述了华为在Cloud2.0时代的准备。

SPOT是一项开创性研究，揭示了大型语言模型在科学论文错误检测方面的严重不足。研究团队创建了包含83篇跨10个学科领域的论文基准，每篇均包含导致勘误或撤回的已验证错误。最先进的AI模型在此任务上表现惊人地差，最佳模型o3的召回率仅为21.1%，精确率仅为6.1%。案例研究显示，这些模型在长尾知识和复杂推理方面存在根本性缺陷，犯下类似学生的基础错误。这一发现对依赖AI辅助科研的趋势敲响了警钟，强调了当前AI能力与可靠科学验证要求之间的巨大差距。

在谷歌亚太区全球商务拓展副总裁Karen Teo看来，这股创新脉搏，也能从过去一年中国开发者在全球市场两条最醒目的增长曲线看出：一条是“短剧”，另一条是“AI应用”。

21世纪是信息化时代，海量数据的爆发捧红了大容量存储——既能为各种应用提供足够空间，又具备良好性能的大容量存储，迎合了企业不断增加的存储需要，备受追捧，但与此同时，风险正在滋生。

随着生成式AI的快速普及，企业已开始广泛应用并获得投资回报。预计到2025年，AI将在企业中大规模采用，推动效率和生产力提升。小型语言模型、边缘计算、AI推理能力、proven use cases的大规模应用、敏捷开发的演进、法规监管加强、AI的无处不在、AI代理的兴起、多模态AI等将成为主要趋势,彻底改变企业运营方式和软件开发模式。

由重庆市人民政府、科学技术部、工业和信息化部、中国科学院、中国工程院等单位共同主办的首届中国国际智能产业博览会(以下简称：智博会)于2018年8月23日-26日在重庆国际博览中心隆重召开。明略数据，作为大数据、人工智能领域的科技企业参与了本次智博会。

伊利诺伊大学研究团队提出LaTtE-Flow架构，创新性地将多模态理解和图像生成统一在单一模型中。通过层级时间步专家和时间步条件残差注意力两大技术突破，实现6倍推理加速和4倍参数效率提升，同时保持高质量的图像生成和理解性能，为高效多模态AI应用奠定基础。

艾伦人工智能研究院开发的MolmoAct是首个开源的机器人空间推理模型，通过"看懂-规划-执行"三步思考法让机器人具备类人的空间理解能力。它不仅在多项基准测试中表现优异，还支持直观的视觉轨迹调教，用户可直接在屏幕上画线指导机器人行为。研究团队完全开源了模型、代码和数据集，为全球机器人研究提供强大基础平台。

腾讯混元团队开发了AutoCodeGen自动化系统，能够无需人工干预生成高质量编程测试题目。基于此创建的AutoCodeBench包含3920道题目，覆盖20种编程语言，是首个大规模多语言自动生成的代码评测平台。对30多个主流AI模型的测试显示，即使最先进的模型通过率也仅有52.4%，揭示了当前AI编程能力的局限性，特别是在小众语言和复杂多逻辑编程方面仍有很大提升空间。

机器会不会就此爆发，迅速脱离人类的掌控？

郝景芳，是刘慈欣之后第二个获得雨果奖的中国科幻作家，她的《北京折叠》不似《三体》是关于宇宙的宏大叙事，反而充满了关乎社会视角的人文关怀。这正如同她的创业，做的是企业，目的却是一份公益情怀。

上海交通大学与StepFun联合推出的OneIG-Bench是AI图像生成领域首个全维度评测基准，涵盖语义对齐、文字渲染、知识推理、风格化、多语言等六大维度，包含超过2400个测试案例。该研究对19个顶级AI模型进行了史上最全面的对比评测，发现GPT-4o综合表现最佳，Seedream 3.0在文字渲染方面独领风骚，揭示了当前AI模型的优势与不足，为未来技术发展指明了方向。

正如曾富贵所言：以ChatGPT为代表的这种深层次AI，会引领下一轮的科技与革命的浪潮，对各行各业包括我们每个人的工作、生活，带来翻天覆地的变化。

5G要发展，频谱需先行。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。

数智化只是企业管理的工具和思路，企业真正需要的是协调所有的资源去完成自身发展的需求。