这项研究推出了SkillFormer AI系统，通过多角度视频分析来评估人类技能水平。该系统采用创新的CrossViewFusion模块融合第一人称和第三人称视角信息，并使用LoRA技术实现高效训练。在EgoExo4D数据集测试中，准确率达到47.5%，且仅需传统方法四分之一的参数和训练时间，在篮球、烹饪等结构化技能领域表现尤为出色。

北京人工智能研究院团队开发的DiagNote模型通过模仿人类做笔记的习惯，解决了AI在多轮视觉对话中容易"失忆"的问题。该研究构建了专门的MMDiag数据集，设计了双模块协作的AI架构，让机器学会像人类一样通过标记重点区域来保持专注力，为更自然的人机视觉交流奠定了基础。

MIT媒体实验室研究团队通过脑电图实验发现，使用AI聊天机器人完成写作任务时，大脑活动水平比独立完成相同任务时降低多达55%。研究将学生分为三组：纯大脑思考组、搜索引擎辅助组和GPT-4o辅助组。结果显示AI辅助组的神经连接最弱，事实记忆能力也最差。当移除AI支持后，原AI依赖组表现明显下降。研究建议教育应延迟AI集成，让学习者首先进行充分的自主认知努力，以促进长期认知自主性和避免产生智力依赖。

有一天，当你看到美国前总统奥巴马、亚马逊CEO贝佐斯，以及巴菲特、特斯拉CEO马斯克等多个知名大V发送推文，号召你向指定地址发送比特币，并以双倍形式返还，你会相信吗？

文化导入，培训，激发员工的主动性和创造力，在进行IT变革之前，华泰人寿做了大量铺陈工作。

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这项由中国香港中文大学（深圳）团队主导的研究发现，AI大模型存在"前缀主导陷阱"问题——仅15%的错误开头就能导致20%的性能下降。研究团队创新性地提出LeaP方法，让多个AI推理路径在思考过程中互相交流协作，显著提升了推理准确性。实验显示，使用LeaP的32B模型甚至超越了671B模型，证明了AI协作的巨大潜力。

2018年2月3日戴尔易安信在一起了。合并之后的戴尔易安信在中国会着手准备着哪些大动作？通过IDC不久前发布的《数据时代2025》报告来看一下未来的存储市场，特别是中国市场，有哪些机会，以及未来存储行业有哪些走向。

耶鲁大学研究团队开发了MMVU测试系统，专门评估AI模型的专业视频理解能力。该测试包含3000道专家出题，覆盖科学、医疗、工程等27个学科。测试结果显示，最先进的o1模型准确率达80%，接近人类专家开卷考试水平，但大多数模型表现远低于人类专家，揭示了当前AI在专业领域应用中的局限性和改进方向。

智能企业不是一天建成的，需要通过一个个小的进步逐步迈进，包括数据的准备、报表平台的建立以及商业智能技术的应用到大数据平台的建立等。

生成式AI持续颠覆各行各业，使具备高需求生成式AI技能的IT专业人士备受追捧。德勤报告显示，75%的组织预计生成式AI技术将在未来两年内影响人才战略。文章介绍了10个生成式AI认证项目，包括AWS AI从业者认证、生成式AI专家认证、提示工程师认证等，涵盖从入门到专家级别，帮助专业人士掌握生成式AI流程和工具，向雇主展示处理相关项目的能力。

澳大利亚研究团队开发出PresentAgent，这是一个能将任何文档自动转换为专业演示视频的AI系统。该系统集成了文档解析、幻灯片设计、语音合成等功能，并创建了全新的多维度评价体系。实验显示，AI生成的演示视频在多项指标上接近人类专家水平，为教育、商业等领域的演示制作提供了高效解决方案。

这篇论文由加州大学伯克利分校和香港大学的研究团队提出了LIFT方法，挑战了传统视觉语言模型需要同时训练文本和图像编码器的假设。研究发现，使用预训练的大型语言模型作为固定文本编码器，只训练图像编码器就能在多项任务上超越CLIP，特别是在理解空间位置、对象属性关联等组合信息方面。LIFT不仅提高了计算效率，还解决了CLIP在处理复杂语义关系和长文本描述时的短板，为视觉语言模型提供了一条更高效的发展路径。

上海AI实验室联合多所高校开发出VisualPRM系统，这是首个专门用于多模态推理的过程奖励模型。该系统能像老师批改作业一样逐步检查AI的推理过程，显著提升了AI在视觉推理任务上的表现。研究团队构建了包含40万样本的训练数据集和专门的评估基准，实现了在七个推理基准上的全面性能提升，即使是最先进的大型模型也获得了5.9个百分点的改进。

5月21 -22日，2025 IAI传鉴国际创意节于北京盛大启幕。

NFT的价值就是合约的价值+分布式账本的价值。合约记载的本体，本体是艺术就体现的是艺术价值，是游戏就体现游戏的价值…… ；账本价值就是真实保证其在数字世界的唯一性、真实性、永久性，有效保护创作者以及持有者的相关权益。

正值深圳经济特区建立40周年，2020国际新一代信息技术合作大会于11月28-29日在深圳市人才研修院成功举办。

NVIDIA研究团队发布了Eagle 2.5，这是一个突破性的视觉语言模型，专门用于长视频理解任务。该模型仅使用80亿参数就在Video-MME等基准测试中达到72.4%的准确率，与GPT-4o等顶级商业模型相当。Eagle 2.5采用了信息优先采样、渐进式训练和专门构建的Eagle-Video-110K数据集，能够处理数小时的长视频内容，为AI视频理解技术的普及化开辟了新路径。

这项由以色列OriginAI公司发表的研究颠覆了传统视频AI训练思路，仅用6万个文本对就实现了超越数亿视频数据训练的效果。研究发现AI模型中间层隐藏着丰富的视频理解能力，通过巧妙提取和文字优化就能激发这些潜能，为高效视频搜索技术开辟了全新路径，预示着轻量级AI时代的到来。

电动自行车公司Rad Power Bikes在前任CEO辞职仅几天后就任命了新的领导者。新任CEO Kathi Lentzsch拥有数十年帮助消费者和B2B领域公司扭亏为盈的经验。这一变动发生在公司战略转型之际，从直接面向消费者转向以零售为主的方式，同时伴随着多轮裁员。