「 2022年，中国的互联网行业集体进入新阶段。很多过去 “先试试、盈利暂不考虑” 的创新亏损业务在今年大多停下。也有一些公司的主营业务在国内的扩张空间有限，它们选择把钱投向了海外，以寻求新的增量。今日推荐 晚点LatePost（id：postlate）一篇文章」

苹果公司发布SimpleFold，这是首个基于流匹配的蛋白质折叠模型，完全使用通用Transformer架构。该模型摒弃了传统方法中的多序列比对、配对表示等复杂组件，在保持竞争性能的同时实现了20倍以上的计算效率提升。SimpleFold支持多样性结构生成，在标准基准测试中表现出色，并展现良好的扩展性。

哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法，让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力，在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础，展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。

行业数字化市场里不崇尚个人英雄主义，得伙伴者得生态，得生态者得天下

清华大学团队开发了Sculptor认知管理框架，解决AI处理长文本时的"主动干扰"问题。通过信息分解、动态隐藏、智能搜索等工具，让AI学会主动管理工作记忆，像人类一样筛选重要信息。实验显示在复杂推理任务中性能显著提升，为AI认知智能发展开辟新方向。

阿里巴巴通义实验室的研究团队开发了HumanOmniV2，这是一个能够真正"读懂"人类复杂意图和情感的AI系统。该系统通过改进强化学习方法，让AI在回答问题前必须先全面理解多模态背景信息，解决了现有AI模型忽略重要线索和缺乏全局理解的问题，在多项测试中表现优异。

我们正处于一个10到15年产品周期的最开端。

Turing Post频道最近发布了一期与MiniMax高级研究员Olive Song的深度对话，这也是西方媒体首次对MiniMax研究团队的一对一访谈。对话录制于1月底一个周日晚上九点，当时Olive正在等待新一轮模型实验的结果。两周后，MiniMax在马年春节档投下重磅炸弹。

2023世界机器人大会在京举办，发布多项重要成果

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

这项由微软研究院主导的突破性研究，首次提出让AI学习如何为其他AI制定最佳训练数据配方的创新思路。通过训练一个专门的"数据混合代理"，成功解决了大模型持续学习中的"灾难性遗忘"难题，在数学推理任务上平均提升3.02%的同时保持了原有综合能力。该技术具有强大的通用性和适应能力，一次训练即可应用于多种模型和任务场景，有望显著降低AI开发成本并提升训练效率。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。

ServiceNow联合多个顶级研究机构提出ALIGNVLM，这是一个专门用于文档理解的视觉-语言模型。其核心创新ALIGN连接器通过将视觉特征映射为语言模型词汇的概率分布，有效解决了传统方法中视觉和语言模态对齐不准确的问题，在多个文档理解基准测试中取得显著性能提升。

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。

科技行者推出《电商助农》选题，独家访谈中国各大电商，挖掘电商助农背后的故事。此为拼多多篇。

伯克利与阿布扎比研究团队开发出RAPTOR系统，这是首个能够零调试控制多种无人机的通用AI控制器。该系统仅用2084个参数就能控制从32克到2.4公斤的各种无人机，通过创新的元模仿学习算法实现毫秒级快速适应，在10种真实无人机上验证了卓越性能，为无人机控制技术带来革命性突破。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

英属哥伦比亚大学团队开发了ALMA系统，让AI智能体能够自主设计最适合的记忆架构，突破了传统人工设计记忆系统的局限。该系统在四个测试环境中全面超越人工基线，平均性能提升6.2%-12.8%，展现出更高的学习效率和适应性，为开发能够持续学习的通用AI系统奠定了重要基础。

比特币曾被视为一种“惊世骇俗”的产物，然而现在整个世界都在为之疯狂。而在最终热度下降后，哪套区块链平台能够继续存在，而哪些将永远消失？为了做出准确的预测，我们必须需要弄清区块链技术的真正含义及其功能。