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。

清华大学与阿里巴巴合作开发的S?-Guidance技术，通过创新的"随机自引导"方法解决了AI图像和视频生成中的质量问题。该技术无需额外训练，仅通过随机屏蔽模型部分功能来创建内部"顾问"，指导AI避免低质量输出。实验显示在多个评估维度上显著超越传统方法，人类专家评价中获得31%偏好率，计算开销仅增加20%。

最近，包括戴尔科技集团全球CTO在内的多名行业顶级从业者，从云、人工智能、安全、边缘、数字化转型等方面，对2022年展开了技术预测，一起来看看他们的观点。

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

土耳其萨班哲大学研究团队开发了突破性AI系统TCSSM，能够结合卫星图像和地理灾害描述，自动评估全球各地的自然灾害损失。该系统通过分析216万个问答样本，在跨地域测试中达到87.68%的平均准确率，为国际救援提供快速精准的损失评估工具。

新加坡国立大学研究团队发布了离散扩散大语言模型的全面综述，这种新型AI写作模式让机器能像人类一样反复修改文本，而非传统的从左到右逐字生成。技术实现了10倍推理加速，支持精确的格式控制和并行生成，在保持传统模型性能的同时，解决了可控性和推理效率问题。

2023年2月28日，全球知名软件及技术咨询公司思特沃克（Thoughtworks）在北京成功举办了第八届“Thoughtworks Live”大会，与全球知名企业高管、技术专家、媒体人士等齐聚一堂，以“和衷共济，领航创新”为主题，围绕上述问题，展开了一场精彩纷呈的探讨。

滑铁卢大学研究团队开发出世界首个完全由神经网络生成的操作系统界面NeuralOS，能够根据用户输入实时生成屏幕画面，鼠标定位精度达1.6像素误差，状态转换预测准确率37.7%。虽然目前存在分辨率和速度限制，但开创了生成式操作系统的先河，预示着未来计算界面可能完全由AI实时创造，实现极度个性化的用户体验。

尽管所谓“深度神经网络”已经帮助机器学会如何利用自然语言进行交谈、驾驶汽车、游玩电子游戏并夺取围棋赛冠军，甚至绘制梦境、画画并推动科学发现，但其同时亦给创造者们带来新的挑战。

疫情永久改变了供应链。企业必须加速变革，适应新常态。为了实现理想的业务成果，企业的运营模式必须更为动态、响应速度更快、更富有弹性，并与外部生态系统和内部流程互联互通。

中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法，通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现，还意外改善了单次答题准确率。实验显示，经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型，为AI训练方法论贡献了重要洞察。

加州大学伯克利分校研究团队开发出革命性的R2R2R系统，仅需智能手机拍摄和一段演示视频，就能自动生成大量机器人训练数据。该系统绕过了传统昂贵的远程操作和复杂物理仿真，通过3D重建和智能轨迹生成技术，让机器人训练效率提升27倍，成本大幅降低，有望让高质量机器人技能变得像安装手机应用一样普及。

跳出舒适区，是为了给身边的更多人，支起舒适区。正是带着这份信念，周易波踏上了崎岖艰难的转型之路。

香港科技大学研究团队提出GPAS技术，通过"梯度保持激活缩放"解决Pre-LayerNorm架构中激活方差指数增长问题。该技术在前向传播时缩放激活值，反向传播时保持梯度不变，在71M到1B参数模型上均显示显著性能提升。GPAS具有出色的架构兼容性，可应用于多种Transformer变体，为大型语言模型训练优化提供了简单有效的解决方案。

“飞天”是阿里云自主研发服务全球的超大规模通用计算操作系统，可将全球数百万台服务器连成一台超级计算机，为社会提供计算能力。