ZeroEntropy团队提出zELO训练方法，借鉴象棋ELO评分系统，通过AI模型两两比较文档相关性来训练重排序器。该方法避免了传统人工标注的高成本问题，训练出的zerank模型在多个领域测试中显著超越商业竞争对手，同时开源了模型权重和训练工具，为AI搜索技术发展提供了新的训练范式。

这项研究首次将在线强化学习成功应用于流匹配模型，通过巧妙的ODE到SDE转换和去噪减少策略，显著提升了AI图像生成的精确度和可控性。在复合场景生成、文字渲染等任务上取得突破性进展，为AI生成领域开辟了新的技术路径。

斯坦福大学研究团队开发出革命性的"大脑解码系统"，能够通过分析神经活动识别人们听到或想到的词汇，准确率达85%。研究揭示了大脑处理语言的"语义地图"机制，发现相似概念在大脑中位置相近。该技术为失语症康复、个性化教育和智能人机交互开辟新途径，未来5-10年内有望实现广泛应用。

在掌握了长达25年的信息控制霸权之后，Google搜索开始面临一系列挑战。而这些挑战，将彻底改变这家企业乃至整个互联网。

这项哥伦比亚大学研究团队开发的Neuro2Semantic框架，能够从人类颅内脑电图信号中重建语义内容，开创了脑机接口技术的新可能。该框架通过两阶段过程工作：先用LSTM适配器将神经信号与文本嵌入对齐，再用预训练模型将这些嵌入转化为连贯文本。最令人印象深刻的是，它仅需30分钟的训练数据即可实现高效解码，远少于传统方法所需的16小时以上。研究表明该技术在未见过的语义内容上也表现出色，为帮助失语症患者等医疗应用铺平了道路。

清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术，让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩，性能反超传统方法1.7%，为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。

2018年8月5-8日，Ingram Micro ONE APAC大会在新加坡滨海湾金沙酒店举行，在代表“步步高升、财运万通”的南狮点睛文化下，通过文化与科技的碰撞拉开大会帷幕

中科院团队开发出DiffSpectra系统，首次实现仅通过多模态光谱数据就能准确推断分子完整三维结构的AI技术。该系统同时处理红外、拉曼和紫外光谱，采用扩散模型直接生成分子结构，突破了传统依赖分子库查找的局限。测试显示16.01%完全准确率，前20候选准确率达96.86%，将revolutionize化学分析效率，加速新药研发和材料科学发展。

KAUST团队开发UnMix-NeRF技术，首次实现3D场景重建与材料识别的同步。该系统利用光谱成像技术，能够识别物体的材料特性，不仅重建逼真3D场景，还可自动分离不同材料区域。技术在多个数据集上表现优异，为机器人、增强现实、工业检测等领域带来新突破。

时隔五年，蓝牙亚洲大会再次回到深圳，释放出清晰信号：蓝牙技术联盟正加速本地化运营、技术标准制定与场景创新。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

KAIST研究团队开发了名为MoR的智能递归深度调节系统，该系统能够根据词语复杂程度自动分配计算资源，实现了参数共享、自适应计算和智能缓存的统一。实验显示，MoR在使用更少参数的情况下仍能提升准确率1-2个百分点，处理速度提升20-100%。这项技术为AI发展提供了新的高效计算模式。

AI算命，何尝不是科技与玄学的奇妙邂逅？

除了在常规应用领域大显身手之外，开源软件的优势也开始在垂直市场与业务场景下逐步显现。

自动化、自动化、还是自动化...

Adobe研究院联合UCLA开发的Lavida-O系统，首次在单一AI模型中实现图像理解、生成、编辑的完美统一。采用创新的掩码扩散技术，该系统不仅生成速度比传统方法快6.8倍，还具备规划和反思能力，能像真正的艺术家一样思考和创作，在多项权威测试中超越现有最佳模型。

蒙特利尔大学研究团队开发出EARL图像编辑系统，通过强化学习训练让AI能够理解自然语言指令并完成复杂图像编辑。该系统采用"教练式"训练方法，AI在智能评价系统指导下持续改进编辑能力，最终在综合测试中以4.80分超越了包括商业系统Omnigen在内的所有对比方法。EARL不仅能处理简单的颜色修改，还能完成空间关系调整、数量变化等复杂任务，代表了人机交互方式的重要变革，有望让图像编辑变得像聊天一样简单。

影像是手机的体验制高点，小米得搞点大事了。

小米十五周年献礼之作。

昨日，柔宇科技在线上举办了2020年柔宇技术大会暨战略合作伙伴签约仪式，会议现场，柔宇科技董事长兼CEO刘自鸿博士展示了全新升级的柔宇第三代蝉翼全柔性屏，并重磅宣布与全球领先的综合通信解决方案和智能终端提供商中兴通讯达成战略合作...