我们为何想跟ChatGPT交谈？何为第五范式？近二十位行业领袖共话前沿科技未来。

这项研究介绍了RPEval，一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度：情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性，通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先，而GPT-4o虽在决策方面表现出色，但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。

DMOSpeech 2是哥伦比亚大学与NewsBreak合作开发的突破性AI语音合成系统。该系统首次通过强化学习优化时长预测器，解决了现有系统中语音节奏控制不准确的关键问题。同时创新性地引入师生协作采样策略，在提升2倍计算效率的同时保持了语音输出的多样性，使合成语音更接近真人说话效果。

Facebook的品牌亦是人们难以相信Libra项目的原因所在。

清华大学团队开发出革命性人形机器人系统Being-0，具备类人思维能力。该系统采用创新的"三层大脑"架构：顶层基础模型负责理解指令和制定策略，中间层连接器模块负责将计划转化为具体动作，底层技能库负责执行各种操作。机器人能够理解自然语言，自主规划复杂任务如制作咖啡，并在动态环境中灵活调整策略，在长期任务中达到84.4%的成功率。

斯坦福大学推出 AI4MH 项目，聚焦利用生成式 AI 改革心理健康诊断与治疗，探讨现有体系不足及未来发展。

俄亥俄州立大学团队开发了FlexiTokens技术，解决了AI文本处理中的"一刀切"问题。该技术让AI模型能够根据不同内容和场景自动调整分词策略，在医学、法律等专业领域和多语言处理方面表现出色，性能提升高达10%，同时显著提高处理效率。

UC伯克利和POSTECH研究团队开发了REVERSE系统，这是首个能让AI视觉模型在生成描述时实时自我监控和纠错的技术。通过创新的"边生成边验证"机制，该系统在多项基准测试中将AI幻觉率降低12%-34%，为构建更可信的人工智能奠定了重要基础。

五年，那个永远18岁少女的微软小冰，已经从当初机械呆板的对话系统，成长为一个无处不在的人工智能交互官，她有人设、有情感、还能主动创作，然而这还不足以定义「第七代微软小冰」。

这个春天，酒仙桥论坛的 “探索 AI 新质生产力跃迁的范式革新” 主题圆桌对话环节上，一场思激荡的思辨，在智慧交响中雕琢出城市智变革的多棱远景！

生成式AI的飞速发展使得企业难以有效地实施和衡量这项技术，同时防范偏见和风险。

5月13日，「直面AI的新一轮变革浪潮」TVP走进腾讯活动重磅召开，活动邀请了来自产、学、研等领域的技术专家，闭门畅聊AI前沿热点、未来趋势，以多元视角碰撞出众多深度观点与精彩火花。

从贸易出海转向海外运营，广汽向全球化迈出重要一步。

Radware过去几年始终坚持从市场和客户需求的视角出发,通过不断的投入与创新,同时保持进化与迭代,它不但完成了从应用交付到应用安全的技术“跃迁”,更让自身在激烈竞争的市场中开辟出了增长的“第二曲线”,为其长期的持续发展带来了更大的想象空间。

OpenAI团队开发了PaperBench评估系统，测试AI复现顶级机器学习论文的能力。通过20篇ICML 2024精选论文和8316个评估点，发现最强AI模型Claude 3.5 Sonnet达到21%成功率，而人类专家为41.4%。研究揭示AI在代码编写方面较强但在实际执行中存在局限，为AI科研能力发展提供重要基准。

如今，一位新的医生进入了急诊室——但与我们的传统认知不同的是，不仅没有名字，甚至没有实体。事实上，人工智能技术已经进入世界各地的医疗体系...

新加坡国立大学研究团队开发了JudgeLRM，一个专门用于评判AI系统表现的模型。研究发现传统训练方法在需要复杂推理的评判任务上效果较差，因此采用强化学习训练JudgeLRM，使其具备真正的推理能力。JudgeLRM-3B甚至超越GPT-4，JudgeLRM-7B击败DeepSeek-R1，在推理密集型任务上表现尤为突出，为AI评估领域带来范式转变。

Temu在义乌引起了轰动。义乌这个以庞大的批发市场而闻名的小商品集散地，“每当一个平台崛起，义乌就会有大量供应商富起来。以前是亚马逊、淘宝，然后是拼多多。最近很多人也想赶上 Temu 这辆驶向海外的列车。

为期两天的数据安全技术大会群贤毕至，是一场规模空前的思想盛宴、技术盛宴和交流盛宴。采用“1+6”模式，即1个主论坛，6个分论坛，主论坛以“以全新的技术 推动数据安全治理体系技术落地”为主题，于9月6日召开，分论坛于9月6日至7日平行举办。

几十年来，每当提起英特尔，相信绝大多数人的第一反应都是微处理器，这似乎已经成了英特尔的绝对标签。