「和年薪百万的老w聊完天后，我对于职业发展所能达到的高度有了一个清晰的想象。」

最近，SAP迎来了50岁生日，1972年4月1日，5位前IBM员工Claus Wellenreuther、Hans-Werner Hector、Klaus Tschira、Dietmar Hopp和Hasso Plattner创立了SAP Systemanalysis und Programmentwicklung GbR，为这家欧洲规模最大、最成功的软件厂商奠定了基石。

科技行者将亲临现场，从当地时间1月5日开始为大家带来第一手报道。这里，我们梳理了一份CES2020上即将出现的最值得期待的消费级电子产品，一份万字长文的趋势预测报告。

将所有“传统应用”再做一遍，才是AI真正的价值所在。

这项研究提出了Critique-GRPO，一种创新的在线强化学习框架，将自然语言批评与数字反馈相结合，克服了传统仅用数字反馈的三大局限：性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明，该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进，在八项数学和通用推理任务中，将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%，超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示，高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式，质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。

斯坦福大学研究团队运用先进脑成像技术，首次实时观察音乐对大脑的影响机制。研究发现音乐如同"大脑指挥家"，能协调多个脑区活动，实现神经振荡同步，调节情绪、增强记忆、激发创造力并促进社交连接。不同音乐类型激活不同神经通路，具有明显个体差异。研究为音乐治疗抑郁症、焦虑症等疾病提供科学基础，揭示了音乐在教育和医疗领域的应用潜力。

浙江大学联合多家机构提出AEPO方法，通过多答案生成和自适应探索奖励机制，显著提升AI在图形界面中的元素识别准确性。该技术让AI能同时考虑多个候选答案并科学评估，解决了传统方法容易陷入错误自信的问题，在五个基准测试中均达到业界领先水平，为智能GUI助手的实际应用奠定了重要基础。

脑机接口为元宇宙打开了一个“窗口”。通过大脑与电脑的连接，人们可以在虚拟世界中自由地获取信息、开展社交，甚至获取味觉、触觉等多种感官的体验。

浙江大学研究团队开发的Diffuman4D系统实现了从稀疏视频重建高质量三维人物表演的技术突破。该系统仅需4台摄像头就能生成多视角一致的高分辨率视频，通过创新的滑动迭代去噪机制和人体骨骼引导，解决了传统方法在时空一致性方面的挑战。实验表明该技术在多个评估指标上显著超越现有方法，为电影制作、体育直播和虚拟现实等领域提供了低成本的高质量视频生成解决方案。

让我们对这些开启计算机革命的技术专家，致以最崇高的敬意。

C2M在改变生产者的同时，也改变了生产关系。所以C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

2021年8月15日，一年一度的“新物种爆炸·吴声商业方法发布2021”如约而至，以下为《吴声造物》梳理的演讲全文。

比尔肯特大学研究团队提出RoPECraft，一种无需训练的视频动作迁移方法，通过巧妙操作扩散变换器中的旋转位置编码实现。该方法首先从参考视频提取光流信息，用于扭曲RoPE张量；再通过流匹配优化和相位约束正则化，确保生成视频精确跟随参考动作，同时保持视觉质量。与需要大量计算资源的现有方法相比，RoPECraft不需要模型再训练，大幅降低了计算成本，同时在动作保真度和视频质量上超越了最新技术，为AI视频创作提供了高效可行的动作控制解决方案。

想象你是一名广告制作人，急需为新产品拍摄一段广告片。传统方式需要花费大量时间和金钱聘请演员、租用摄影棚、购买昂贵的设备。而如今的AI视频生成技术虽然已经取得了长足进步，却仍然面临着一个关键问题：如何让生成的视频更精准地满足我们的需求？

拯救正在消失的人类文明。

本研究揭示了合成数据在AI图像生成训练中的独特价值，创建了18万张GPT-4o生成的Echo-4o-Image数据集。相比真实图像，合成图像能补充稀有幻想场景、提供纯净训练信号、实现精确的长尾属性控制。基于此数据集训练的Echo-4o模型在指令跟随、创意生成和多图融合任务上均实现显著提升，并展现出良好的跨模型迁移能力。

在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。

速度、安全、敏捷、创新、自动化、数据洞察，当我们了解全球各地的首席信息官(CIO)们他们今年的工作重点时，这些关键词被经常提及。

这项研究探索了一种全新的AI文本生成方式："弗兰肯文本"。灵感来自《弗兰肯斯坦》小说，研究者让大型语言模型在一个极端条件下创作：90%的内容必须直接复制自人类写作片段。尽管限制严格，但像Gemini-2.5-Pro这样的模型能生成既符合写作提示又保持连贯的故事。令人惊讶的是，这些混合文本常常逃过AI检测工具的识别——多达59%被误判为人类写作。这项研究不仅挑战了现有AI检测技术，还为混合作者归属研究提供了宝贵数据，并为人类-AI协作写作研究创造了可控的实验环境。

伊朗谢里夫科技大学团队开发出3D高斯散布的智能压缩技术，通过为每个3D点配备基于贝塔分布的置信度评估系统，实现了灵活的存储压缩控制。该方法可在不重新训练的情况下动态调节压缩比例，在保持视觉质量的同时显著减少存储空间，并具备跨平台兼容性。