南开大学团队开发出DepthAnything-AC模型，解决了现有AI距离估算系统在恶劣天气和复杂光照条件下性能下降的问题。通过创新的扰动一致性训练框架和空间距离约束机制，该模型仅用54万张图片就实现了在雨雪、雾霾、夜晚等复杂环境下的稳定距离判断，同时保持正常条件下的优秀性能，为自动驾驶和机器人导航等应用提供了重要技术支撑。

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。

这是一份由大量区块链术语组成的词汇表，你可以借此将各类理念与定义串联起来，从而更充分地参与到区块链讨论当中。这份词汇表包含Flipside Crypto发布的关于区块链与加密货币的内容。

2022年5月24日，IBM在中国正式发布新一代的主机系统——IBM z16。z16是浓缩了IBM的领先科技、行业洞见及远见，结合混合云与AI时代关键应用的新需求，与全球不同行业的客户和合作伙伴携手共创、共同设计开发出来的。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

中国工程院院士邬贺铨讨论了人工智能的发展，从IBM的深蓝到AlphaGo再到ChatGPT，展示了AI从判别式到生成式的进步。他强调了数据在AI时代的重要性，提出了数据共享与开放的必要性，并指出中国在数据产量和存储量上与美国存在差距。他还提到了政府数据的利用率不高，需要改进数据共享和开放机制。邬贺铨建议加强数据治理，提升数据安全，促进社会数字化，并强调了大模型技术在社会治理中的潜力与风险。

这项由华盛顿大学和微软联合开发的OMNIGUARD研究，提出了一种高效的AI安全检测方法，能够跨越语言和模态（文本、图像、音频）识别有害内容。该方法通过发现大型语言模型内部的通用表示，构建轻量级分类器，比现有方法准确率高出11.57%-20.44%，同时速度提升约120倍。OMNIGUARD在73种语言和多种模态攻击测试中表现出色，展示了极高的数据效率和适应性，为AI系统安全防护提供了重要突破。

2018年12月12日，由OpenPOWER基金会主办的2018 OpenPOWER中国高峰论坛在北京举行。

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

这项来自西湖大学的研究提出HoliTom，一种创新的令牌合并技术，能将视频大语言模型的计算成本降低到原始的6.9%，同时保持99.1%的性能。该方法通过全局冗余感知的时间合并、智能空间合并和内部LLM合并三重策略，全面减少视频处理中的冗余信息，使模型响应速度提升2.28倍，解码吞吐量增加1.32倍，为高效视频内容理解系统开辟了新可能。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。

中科院微电子研究所团队揭示深度学习中感知优化与质量评估存在意外不对称现象。研究发现评估性能优秀的模型在训练指导中效果有限，对抗性训练具主导作用，传统卷积网络在某些场景仍具优势。这项发现颠覆了"评估性能等同于优化能力"的传统认知，为AI图像处理技术改进提供新方向。

英特尔的10纳米节点将于2021年下半年实现批量投产，届时英特尔7纳米芯片的产量也将逐步增加。两代芯片之间将共享一部分10纳米时代的制造设备，但7纳米处理器家族到底能不能带来良好的财务收益，恐怕在很大程度上取决于10纳米世代的市场表现。

北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术，首次让AI学会像人类一样逐步观察物体，通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题，支持文字、图像、形状等多种输入，在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品。

约翰霍普金斯大学团队提出R2-T2方法，通过测试时动态调整专家权重让多模态AI更智能。该技术无需重训练就能让7B小模型性能超越34B大模型，在视觉问答等9个基准测试中取得显著提升。核心思路是让AI在遇到新任务时自动寻找相似成功案例并模仿其专家选择策略。

新加坡南洋理工大学研究团队开发的STREAM3R系统革命性地改变了3D重建方式，采用流式处理技术像阅读故事一样按序处理图像，而非传统的同时处理所有图像。该系统实现每秒12-33帧的实时处理速度，准确度高达94.7%，特别擅长处理动态场景，为自动驾驶、机器人导航和虚拟现实应用开辟了新可能。

这项研究开发了ScaleEnv框架，能够从简单关键词自动构建完整的AI训练环境。通过程序化测试和双阶段构建，确保虚拟环境的真实可靠。实验证明，在此框架训练的AI智能体在跨领域测试中表现显著提升，验证了环境多样性对AI泛化能力的重要作用，为AI训练方法开辟了新方向。

亚马逊云科技过去几年来一直努力推动其Graviton产品线，AWS各大区域与数据中心正在全面迎接ARM新势力的到来。如今，微软也开始在Azure云上发布新实例，显然也想在ARM服务器芯片领域一展身手。

中科江南结合在财政信息化领域的经验，研发了基于微服务架构的财政预算管理一体化系统。