十年前，自媒体上一片被互联网抛弃之声，震动地方政商两界;十年后，新经济权重赫然已接近三分之一，上海几乎是在不动声色之间就完成了产业更新。

StepFun团队发布Step 3.5 Flash，这是一个稀疏专家混合模型，仅用110亿活跃参数就实现了前沿级智能水平。该模型采用创新的混合注意力机制和MIS-PO强化学习方法，在数学推理、代码生成和智能体任务中表现卓越，与GPT-5.2和Gemini 3.0 Pro等顶级模型性能相当，同时大幅提升了计算效率和部署便利性。

本研究由斯坦福大学等顶尖学府联合提出SkillBlender方法，让人形机器人像人类学习技能一样先掌握基础技能，再智能混合应对复杂任务。通过预训练行走、伸手、蹲起、踏步四种原始技能，系统能以最少的奖励设计完成复杂全身协调任务。新建的SkillBench测试平台包含三种机器人、八项任务，并创新性地评估动作准确性和自然度。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。

在技术演进和人类需求的共同推动下，元宇宙场景的实现，元宇宙产业的成熟，只是一个时间问题。作为真实世界的延伸与拓展，元宇宙所带来的巨大机遇和革命性作用是值得期待的，但正因如此，我们更需要理性看待当前的元宇宙热潮，推动元宇宙产业健康发展。

斯坦福大学研究团队开发出SynthesizeMe方法，能让AI通过观察用户的选择自动学习个人偏好，无需填写复杂资料。该方法通过三步流程分析用户互动，生成个性化画像，在理解用户偏好方面准确率提升4.4%。研究还构建了PersonalRewardBench测试平台，为AI个性化能力评估提供标准。这项技术有望应用于智能客服、教育和内容推荐等领域。

赶上了“涨潮”好时节，属于开源的时代已经到来。

企业数据中心的灾备和业务连续性解决方案的架构和实施对于企业已经越来越重要。企业需要参考业界实践来制订或实施切合自身实际情况的方案，或对现有的实现进行改进提高。本文主要介绍IBM GDPS解决方案家族和实际应用在站点双活或站点快速切换实施上的一些实践

新加坡国立大学团队开发的PhotoDoodle系统，通过两阶段训练策略实现了从少量样本学习艺术家照片涂鸦风格的突破。该系统采用位置编码复用和无噪声条件机制，仅需30-50对图片样本就能掌握特定艺术风格，在保持背景完整的同时精确添加装饰元素，为AI辅助艺术创作开辟了新方向。

大约四年之前，Jerry Cuomo带领IBM公司的其他技术专家开始研究区块链。要说个中缘由，比特币与以太坊的爆炸式增长功不可没。

MIT研究团队开发出名为TACO的创新AI训练方法，通过分层学习结构让AI智能体具备长期规划能力。该方法模仿人类分层思维，在多个时间尺度上协调学习，解决了传统方法"目光短浅"的问题。实验显示，TACO在复杂任务中的成功率提高40%，效率提升60%以上，为开发更智能的机器人、自动驾驶等应用奠定基础。

机器人会拥有自我意识吗?它们是否应当拥有权利?它们是否需要负责?

SpaceX与Blue Origin争相推动地球轨道卫星发射商业化。

随着“加长版”春节假期的结束，新冠肺炎病毒疫情防控已进入最关键时期，为了遏制疫情风险扩散，国家要求各地在分区分级精准防控疫情同时，也要加快复工复产步伐，同时提倡错峰上下班等弹性工作制，及采取电话、网络等灵活办公方式进行居家办公及远程办公。

何为科技向善？

随着deepfakes深度伪造行为的激增，OpenAI虽仍在完善它的语音克隆技术，但坚持表示将采取更负责任的管控方式、不会贸然对外开放。

强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。

这是一项融合大语言模型与强化学习的金融交易AI创新研究。哈佛等知名院校团队开发的FLAG-TRADER系统让仅1.35亿参数的小型AI模型在股票和加密货币交易中超越了GPT-4等大型商业模型。该系统通过部分微调和夏普比率奖励机制，实现了既能理解复杂市场信息又能从交易实践中持续学习的智能交易决策，为AI在金融领域的应用开辟了新路径。

在数字化转型大潮下，用户的 IT 从传统应用程序支撑，到针对云原生的对接，从当初的成本中心逐渐转变成了用户的业务中心与利润中心。这样的转变过程，唯一不变的是不断增长的数据，数据保护如何实现与时俱进的现代化，成为了其中的重点之一。

跨国咨询公司安永表示，生成式AI正在“彻底重塑”其运营方式，而目前公司员工对于这项技术的采用率已经高达96%。