随着AI技术的不断进步，我们可以预见软件开发将迎来更深入的整合和创新。随着AI不断改变各行各业，我们也步入了一个激动人心的时代。软件开发的未来大有可为，想象力有多大，我们对机器能够赋予的开发责任就可以有多大。

人工智能的本质是让机器像人一样感知世界、认知世界。以语言和知识为研究对象的自然语言处理（NLP）技术是人工智能的核心问题之一。5月26日，百度、中国计算机学会中文信息技术专委会和中国中文信息学会青工委联合举办“2019自然语言处理前沿论坛”。

ByteDance研究团队提出ReTool框架，通过强化学习让大型语言模型学会在数学推理中战略性使用代码工具。该方法在AIME数学竞赛中达到67%准确率，比传统文本推理方法提升27个百分点，训练效率提高近3倍，展现了工具增强推理的巨大潜力。

十月份，著名网络安全技术厂商派拓网络大中华区总裁陈文俊先生、大中华区技术总监耿强先生就金融行业如何成为网络攻击重灾区的成因以及派拓网络通过何种技术手段守护企业数据安全向我们进行了详尽的介绍。

Meta研究团队发现仅通过对比学习训练的AI视觉模型，内部竟隐藏着语言理解、空间定位等多种专业能力。他们开发了Perception Encoder系列，通过"对齐技术"激活这些隐藏技能，在图像分类、视频理解、目标检测等多个领域都达到了最先进性能，证明了"一个模型胜任多种任务"的可能性，为AI发展提供了新思路。

Nutanix董事长创始人兼首席执行官Dheeraj Pandey谈到，新冠疫情加速了数字化转型。把今后5-10年所谈的IT业务连续性，灾难恢复，突发工作量，上云等数字数字化转型技术和概念都浓缩到这半年里面。所有的改变对于Nutanix而言就是希望利用整合来控制混乱。

埃里克·施密特出任9年历史的火箭创业公司Relativity Space的CEO，这是他自15年前离开谷歌以来首次担任CEO职务。施密特向员工宣布已对公司进行大额投资并获得控股权。他将接替联合创始人蒂姆·埃利斯领导公司，正值Relativity Space准备在2026年发射可与SpaceX火箭竞争的更大型火箭Terran R之际。

ByteDance研究团队发布OmniHuman-1，这是一个革命性的AI人物动画生成系统。该技术只需一张照片和音频就能生成逼真的说话视频，支持真人、动漫角色等多种图像类型。核心创新在于"全方位条件训练"策略，通过同时使用文字、音频、动作三种条件，将可用训练数据从10%提升到100%，显著改善了生成质量和多样性，为AI视频制作技术带来重大突破。

企业软件公司BMC近日宣布计划收购软件公司StreamWeaver，以扩展自己的AIOps和云迁移产品。此次交易的财务条款没有对外公布。

Akamai全球广播运营和客户活动高级总监Harish Menon告诉记者，产业正在经历转型，尤其是在内容交付和直播领域，现在用户的期待越来越高。“业务线上化驱动在线直播发展，而这一过程涉及三大要素——规模、可靠性、安全性。”

如何依靠AI探索新模式、让数据变成个性化服务？如何整合现有AI应用，规划和建设统一的AI平台？如何全方位打造自主可控的AI技术能力，使AI真正成为企业大脑？电力能源企业只有正确回答这“三道试题”，才能顺利地进入智能化发展轨道。

德国AI研究院开发出革命性图像识别技术PictSure，仅需少量示例即可识别全新图像类别，在医疗诊断等专业领域表现卓越。该技术采用纯视觉方法，避免了传统系统对大量训练数据的依赖，为数据稀缺场景提供了有效解决方案，展现了人工智能民主化的重要趋势。

这项来自成都信息工程大学的研究提出了Met2Net模型，通过创新的隐式两阶段训练策略解决了多变量气象预测中的关键难题。该方法为每个气象变量配备独立的编码器-解码器，并采用自注意力机制实现变量间智能融合，在温度和湿度预测上分别实现了28.82%和23.39%的误差降低，为气象预报准确性提升开辟了新路径。

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。

南加州大学研究团队开发了革命性的SAE-Tuning技术，能够像"移植手术"一样将AI推理能力从一个模型转移到另一个模型。该方法将传统推理训练的成本从数千美元降至约1美元，时间从数百小时缩短至20分钟，效果却毫不逊色。更令人惊讶的是，这种推理能力具有跨领域通用性和模块化特性，可以像插件一样即插即用，为AI能力的民主化和模块化发展开辟了新道路。

这项研究揭示了熵最小化作为单独目标可显著提升大型语言模型在数学、物理和编程任务上的推理能力，无需任何标记数据。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出三种方法：无监督微调(EM-FT)、基于熵奖励的强化学习(EM-RL)和推理时优化(EM-INF)。实验表明，这些方法在某些任务上甚至超过需要大量标记数据的先进技术，证明许多预训练模型已具备被低估的推理能力，只需简单的熵最小化即可激发。

Meta FAIR实验室研究团队发现推理型AI模型虽然逻辑能力强，但在事实表达上容易产生幻觉。他们创新性地设计了包含准确性、详细性、相关性三维评价的训练体系，通过在线强化学习让AI模型既会深度思考又能准确表达事实。实验显示新方法将事实准确率提升23个百分点，同时增加23%的信息详细度，为构建更可信赖的AI系统提供了切实可行的解决方案。

阿里巴巴推出Ovis-U1统一多模态模型，仅用36亿参数实现图像理解、文字生成图像、图像编辑三大功能。该模型在多项测试中超越专业模型，证明统一训练能相互促进不同AI能力。研究采用六阶段渐进式训练，创新设计精炼器模块提升性能，为开发全能AI系统提供新思路。

蒙纳什大学研究团队提出了一套基于不确定性驱动的自动化过程奖励数据构建框架，解决了训练数学推理AI的关键难题。该方法通过识别AI推理中的不确定性来精准定位错误步骤，显著提高了数据标注效率，同时开发了两种创新的输出聚合策略，结合群体智慧与专家判断，在多个数学推理数据集上取得了显著的性能提升。

AI视频领域真的卷麻了，比2023年的大模型还卷。自从可灵1.6发了之后，明显感觉所有家都坐不住了，基本都把自己的牛逼货加速推了出来。整体看了一下Vidu2.0的效果，在模型质量上，比较惊艳，能跻身T1梯队。