2023全球人工智能开发者先锋大会在上海临港成功举办。

阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件，这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景，更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K，并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法，在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。

Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术，通过让AI同时学习外观和运动信息，显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量，在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型，为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。

这项研究开发了CellForge系统，通过多个AI专家协作自动化虚拟细胞建模全流程。系统在六种不同生物学场景测试中全面超越现有方法，预测误差最高降低40%，相关性提升20%。该技术将传统需要数月专家协作的工作压缩至几小时，成本从数千美元降至几美元，有望大幅降低科研门槛并加速生命科学发现。

斯坦福大学推出DynaGuide技术，让机器人无需重新训练就能通过视觉示例学会新任务。该系统采用独立的动态模型为机器人提供实时行为指导，成功率达70%，在处理模糊指令时比传统方法强5.4倍。技术支持多目标引导和即插即用部署，已在真实机器人上验证成功，为个性化机器人服务开辟新路径。

从管理会计到财务数字化，再到数字化转型，不断扩展的市场空间让北京元年科技股份有限公司，这家以专业、专注著称的科技公司进入到一个快速发展的新阶段。

武装泅渡、在炮弹中腾挪跳跃的特种兵，与指尖跳跃，在办公室创造虚拟世界的程序员，就像两条毫不相干的平行线，但命运却令两条线交缠。当两种身份印记融汇进同一人的人生故事里，又会谱写怎样的故事呢？

Sholto非常年轻，但他有从Google Gemini团队到Anthropic的经历，让他对大型AI实验室的运作、技术突破的本质、以及行业真实进展有一手认知。

AgiBot团队联合新加坡国立大学等机构开发出Genie Envisioner机器人操作统一平台，首次将视频生成技术应用于机器人控制。该系统通过100万个操作视频学习，让机器人能够预测行动结果并制定策略，在多个复杂任务上表现优异，仅需1小时数据即可适应新平台，为通用机器人智能开辟全新路径。

数字化转型其实是一个比较夹生的表达方式。虽然“数字化”对这一进程本质的揭示更为深刻和普适，但不可否认的是，以“互联网”为前缀的表达方式在逆袭正劲的风口，具有更高的市场辨识度。

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推理机制和强化学习训练，在数学、编程、视觉等多领域测试中均表现优异，甚至支持跨模型的专家知识迁移，为构建真正智能的自适应AI系统奠定了技术基础。

商汤科技研究团队开发了MaskGWM，一个革命性的自动驾驶预测系统。该系统采用创新的"双重学习法"，让AI同时掌握图像生成和逻辑推理能力，能够预测长达12秒的未来驾驶场景。通过空间和时间两个维度的掩码重建训练，结合多视角预测能力，MaskGWM在标准测试中显著超越现有技术，并展现出强大的跨域泛化能力，为更安全智能的自动驾驶技术奠定了重要基础。

这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究，提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同，该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条，采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术，在四个主流数据集上达到最优性能，为移动文档数字化提供了高效解决方案。

一句提示词，一个新世界。

阿里巴巴联合多所知名院校的研究团队，通过系统性实验揭开了大语言模型强化学习技术选择的迷雾。他们发现仅用两种核心技术组合的Lite PPO方法，就能超越使用多种复杂技术的主流算法，证明了在AI训练中"极简主义"的有效性，为业界提供了清晰的技术选择指南。

AI时代，英特尔需要重新引领产业风向，伴随着第五代英特尔至强可扩展处理器的发布，英特尔也进入了密集的产品发布周期。

作为第一个向OpenAI进行风险投资的投资人（也是一个鹰派），Khosla在2019年向该公司投资了5000万美元，这笔投资如今价值超过40亿美元，成为其投资生涯中最具传奇色彩的案例之一。在这次深度访谈中，他预测人工智能将在未来15年内重塑几乎所有行业，到2040年将迎来一个"工作不再为生存而必须"的富足时代。

这项由南京大学团队开发的FASB技术让AI学会了"察言观色"和"知错能改"。通过实时监控AI内部状态并动态调整干预强度，该方法在多个测试中将AI回答准确率提升了近50%。研究团队创新性地引入了回退机制，让AI能在发现问题时"重新来过"，显著提升了回答质量。该技术在教育、客服、内容创作等领域具有广阔应用前景。

汇聚产学研力量，聚焦具身智能产业化落地。

华盛顿大学研究团队提出"锚定解码"技术，通过融合安全和危险AI模型的输出来降低版权侵权风险。该方法能在保持75%版权保护水平的同时维持高质量文本生成，为AI时代的版权问题提供了实用解决方案。