Atla公司发布Selene Mini，这是一个仅有80亿参数的AI评估模型，却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略，该模型不仅能准确评判文本质量，还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源，为AI评估技术的普及和发展做出贡献。

爱上一个虚拟偶像，从来就不是羞耻的事。

互联网的寒冬已至，当大龄程序员抓住上岸的稻草，他的生活会如预期的美好吗

这项由胡志明市信息技术大学团队完成的研究创建了首个越南语多模态评论帮助度预测数据集ViMRHP。通过创新的人机协作标注方式，将AI初步标注与人类专家验证结合，在保证数据质量的同时大幅降低了65%的成本和时间。研究涵盖四个领域2000个产品46000条评论，实验证明人类验证数据的模型性能显著优于纯AI标注，为电商平台改善用户购物体验提供了重要技术支撑。

企业级服务算是2021年为数不多的增长行业，其中通信云服务更是因为疫情而爆发成长为“超级赛道”，那么2022年的通信云市场又将去向何方？

虽然消费意义上的存储用软盘几近灭绝，但音乐家仍在用软盘发表自己的DIY作品。

ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集，包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素，为此提出CORAL框架，通过嵌入重建和对比学习相结合的方式，使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性，还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。

4月11日，天津市与国家电网有限公司正式签署《推进新型基础设施建设 打造能源革命先锋城市战略合作框架协议》。

毫无疑问，Agent，也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢，既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域，非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动Interrupt上，LangChain创始人Harrison Chase邀请了吴恩达专门做了一场对话

这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。

这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准，测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示，即使最优秀的智能体成功率也仅为25%，远低于实用化要求，揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。

这项由浙江大学、腾讯和新加坡国立大学联合完成的研究，针对中文网络有害内容检测的难题，创建了首个专业标注的中文有害内容检测基准数据集ChineseHarm-Bench，涵盖博彩、色情、谩骂、诈骗、违法广告等六大类别。研究团队提出了知识增强的训练方法，通过结合人工标注规则和大模型隐性知识，让小型模型达到与顶级大模型相当的检测性能，为中文网络环境提供了更高效、更经济的安全检测解决方案。

俄国研究团队开发出InnerControl技术，通过训练轻量级"内心解读器"监控AI绘画过程中的中间特征，实现全程实时控制指导。该方法在深度控制任务中比现有最佳方法提升7-10%精度，同时保持图像质量，解决了AI绘画控制不精确的核心问题，为更可靠的AI创作工具奠定基础。

上海交大和复旦大学研究团队发现了AI视觉系统的重大安全漏洞——IAG攻击。这种攻击能让AI助手在视觉定位时被恶意操控，无论用户询问什么，都会指向攻击者预设的错误目标，且几乎无法被察觉。实验显示攻击成功率超65%，现有防御技术完全失效，对机器人、自动驾驶等应用构成严重威胁。

9月19日，以“Hello 5G 赋能未来”为主题的第十一届天翼智能生态博览会在广州盛大开幕。在第十一届天翼智能生态产业高峰论坛上，Qualcomm中国区董事长孟樸发表题为《5G赋能 共建未来》的主题演讲...

从“坚决反对”到“快速入局”，狂奔的宇树和他的人形机器人。

从“坚决反对”到“快速入局”，狂奔的宇树和他的人形机器人。

关于治疗Covid-19的药物，这里是“我们知道和不知道的一切”——「羟氯喹」，或「氯喹」，或「奎宁」。

这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

与“西气东输”“西电东送”“南水北调”等超级工程类似，“东数西算”实施之路也荆棘丛生，该如何解决这些遇到的阻力和挑战呢？