国家数据局等部门关于印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知

延世大学研究团队开发的UniSkill系统实现了机器人跨身体形态学习的重大突破。该系统让机器人能够通过观看人类演示视频学习技能，无需配对训练数据，在真实环境测试中达到87%的成功率。系统采用逆向和前向技能动力学模型，通过图像编辑框架提取动作本质，展现出强大的泛化能力和跨平台适用性，为机器人技能获取开辟了新路径。

本研究通过访谈五位风电专业人士，发现预测维护模型虽能有效减少重大故障停机时间约20%，但在识别渐进性小故障方面存在不足，同时面临假阳性、传感器可靠性和新旧系统整合等挑战。数字孪生、SCADA系统等先进技术显著提升了运维效率，但仍需在AI算法优化、实时数据整合等方面持续改进。

蚂蚁集团研究团队提出了γ-PO方法，通过动态调节AI训练中的目标边距来提升大语言模型对齐效果。该方法能够自动识别训练数据中答案质量差距的大小，对明显好坏的答案对加大学习强度，对模糊不清的答案对适当降低学习强度，避免AI被不确定信息误导。实验显示该方法在多个基准测试中平均提升4.4%性能，且几乎不增加计算成本，具有良好的即插即用特性。

在Google I/O（谷歌开发者大会）前夕，谷歌全球安卓团队的核心成员们，提前组织了一场全球媒体沟通会，剧透了安卓系统的未来新动向。科技行者TechWalker受邀参加了此次活动。

Alchemist是一项由Yandex研究团队开发的创新方法，能将公开文生图数据转化为高效微调资源。研究者利用预训练扩散模型作为数据质量评估器，从海量图像中精选出仅3,350个高价值样本创建数据集。实验表明，这个紧凑数据集能显著提升五种Stable Diffusion模型的生成美学质量和图像复杂度，同时保持风格多样性。研究不仅开源了数据集，还公开了微调模型权重，为AI社区提供了替代专有微调管道的开放解决方案。

北京时间4月24日晚间，拼多多发布2018财年年报，披露该财年完整运营数据。2018年，拼多多平台年度活跃买家数达4.185亿，GMV达4716亿元，实现营收131.20亿元，各项核心数据维持三位数以上的同比增长。

摩根士丹利研究团队开发了专门掌握Q编程语言的AI模型QQwen，通过创新的三阶段训练方法（预训练、监督学习、强化学习），让开源AI模型在Q语言编程测试中达到59%准确率，超越GPT-4.1等商业模型。研究团队完全开源了模型、数据和训练代码，为AI专业化训练提供了可复制的成功范式，证明了中等规模开源模型通过针对性训练可以在特定领域超越大型商业模型的表现。

北航团队推出Easy Dataset框架，通过直观的图形界面和角色驱动的生成方法，让普通用户能够轻松将各种格式文档转换为高质量的AI训练数据。该工具集成了智能文档解析、混合分块策略和个性化问答生成功能，在金融领域实验中显著提升了AI模型的专业表现，同时保持通用能力。项目已开源并获得超过9000颗GitHub星标。

这是一项由NAVER AI Lab、韩国科学技术院和首尔大学联合完成的突破性研究，提出了通过跨模态注意力注入技术同时生成新视角图像和对齐几何结构的方法。该技术基于扭曲与修补思路，使用双并行扩散网络处理图像和几何，通过创新的注意力共享机制确保两种模态完美对齐，克服了传统方法需要大量标定图像或无法外推的局限性，在多个数据集上验证了其在外推场景下的卓越性能，为VR/AR、游戏开发等领域开辟了新的应用可能。

科技行者推出《电商助农》选题，独家访谈中国各大电商，挖掘电商助农背后的故事。此为拼多多篇。

他们是一个全新的商业物种，一个由共同精神内核凝聚而成的群体一“跨境新生代”。

乐观估计，两年左右会出现人形机器人的ChatGPT时刻。

乐观估计，两年左右会出现人形机器人的ChatGPT时刻。

李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI，专注3D物理世界理解，4个月估值飙至10亿美元，获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界，而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。

谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则，顶住压力加倍投入，最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响，通过递归自我改进极大降低创意实现门槛，这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。

新加坡科技设计大学研究团队开发出SonicMaster，这是首个支持自然语言控制的统一音频修复系统。该系统能够同时处理音乐录制中的19种常见问题，包括混响、削波、频响不平衡等，用户只需用普通话描述需求即可获得专业级处理效果。研究团队构建了包含17.5万音频样本的训练数据集，测试显示系统在客观指标和主观听感上均显著优于传统方法，为音频处理技术的普及应用提供了新思路。

本周，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》；2023阿里云峰会召开，发布大语言模型“通义千问”。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

这是一项由上海财经大学等多家机构联合完成的人工智能投资研究，开发了名为QuantaAlpha的进化式投资策略挖掘系统。该系统模拟生物进化机制，通过轨迹级突变和杂交操作持续改进投资策略，在沪深300指数上实现27.75%年化收益率，并在跨市场测试中表现优异，展现了AI在量化投资领域的重要突破。