佐治亚理工学院研究团队开发的ConceptAttention技术首次实现了对AI图像生成模型内在机制的精确解读，能够生成高质量概念定位地图，准确显示AI如何理解图片中各种概念的位置。该技术在零样本图像分割任务中表现卓越，准确率达83.07%，超越15种先进方法，并成功扩展至视频分析领域，为AI可解释性研究开辟新方向。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

MBZUAI研究团队开发的GG技术突破了跨架构程序翻译难题，通过AI将x86程序准确翻译为ARM版本，准确率达99.39%。与苹果Rosetta 2相比，性能快73%、省电47%、内存占用少141%。该技术采用大型语言模型结合严格测试验证，为硬件架构迁移提供了高效解决方案，将推动ARM处理器在数据中心的快速普及。

微软研究院突破性AI编程技术RPG能够像建筑师绘制蓝图一样规划整个软件项目，通过图形化结构替代模糊的自然语言描述，实现从零开始构建大规模代码库。ZeroRepo系统基于RPG生成的代码平均达3.6万行，比竞争对手多4倍，功能覆盖率81.5%，有望根本性改变软件开发方式。

这项研究不仅是科学史上的一个重要里程碑，也预示着一个更加精准、更加个性化的医学时代的到来。

如果想要像人类种群那样经历数百万年的进化并最终站在地球食物链的顶端，我们首先得掌握一系列重要能力。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

中科院团队开发的LLaVA-Mini实现了多模态AI领域的重大突破，将图像理解所需的视觉token从576个压缩至1个，性能不降反升。通过创新的预融合技术和智能压缩机制，该模型计算量减少77%，速度提升3倍，内存占用减少600倍。这一成果使普通设备也能进行高效的图像视频理解，为多模态AI的普及化应用奠定了基础。

无服务器被寄予厚望，但同时也存在一些争议。

上海创新院研究团队构建了TexVerse——包含超85万个高分辨率3D模型的大规模数据集，其中15万个配备PBR材质。该数据集解决了现有3D数据集纹理质量不足的问题，为高分辨率纹理生成、游戏开发、电影制作和元宇宙建设提供了重要基础资源，将推动3D内容创作技术的重大突破。

对标GPT-4的更大参数规模的星火大模型正式启动训练，2024年上半年将实现对标GPT-4。

上海人工智能实验室推出的DeepSight是首个将AI安全评估与内部诊断相结合的开源工具包，包含DeepSafe评估工具和DeepScan诊断工具。研究发现多模态模型安全性显著下降，推理能力在跨模态场景中有助安全防护，前沿AI风险呈现不可转移性。该工具为AI安全研究提供了从"外表观察"到"内部透视"的革命性方法。

俄罗斯研究团队开发出首个针对俄语医疗记录的ICD自动编码系统RuCCoD，通过BERT、大语言模型和检索增强技术实现医疗诊断的智能编码。研究发现AI编码在训练诊断预测模型时比医生手工编码效果更好，准确率提升28%，为医疗信息化和临床辅助决策提供了新思路。

人类在计算方法、计算工具等领域的革新，都是应“那时那刻”的场景需求而生的。

浙江大学团队发表关于大型语言模型版权保护的综合性研究，系统梳理了文本水印、模型水印和模型指纹识别技术，提出统一的评估框架。研究涵盖内在和侵入性指纹识别方法，并首次讨论了指纹传输和移除技术，为AI模型版权保护提供了完整的技术指南和未来发展方向。

本古里安大学研究团队开发了Diff-Mamba，这是对高效AI架构Mamba的重要改进。该技术通过创新的"差分"机制解决了AI系统容易"走神"的问题，让AI能够更好地专注于重要信息、过滤无关内容。实验证明，Diff-Mamba在语言理解、信息检索和长文本处理方面都有显著提升，为构建更可靠、更高效的AI系统提供了新思路。

沙特阿卜杜拉国王科技大学研究团队首次发现AI推理能力可以像文件一样被提取和转移。通过简单的数学运算从强化学习模型中提取"推理向量"，然后添加到其他模型上，实现推理能力的快速传递。实验显示模型在数学、代码生成等任务上性能提升4-12%，且在对抗性测试中保持稳定。这项技术有望让AI推理能力的获取从昂贵训练变为低成本复用，加速AI技术普及。

3月30日，“智涌钱塘”2018AI Cloud生态国际峰会在G20主会场·杭州国际博览中心隆重举行。

加州大学团队首次全面评估了五种主流AI行为控制技术，发现当前方法在提升AI安全性的同时会产生意想不到的副作用。研究通过SteeringControl框架测试发现，不同控制方法在不同AI模型上效果差异巨大，且普遍存在"行为纠缠"问题。该研究为AI安全控制技术的发展提供了重要诊断工具和改进方向。

如果真把小韩当成“水货”，那可大错特错了。