南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

斯坦福大学研究团队开发出能在《Among Us》游戏中进行类人交流和推理的AI系统。该研究突破了传统AI训练方法，让AI学会"听"和"说"两项核心技能：通过理解他人发言更新认知，以及提供有价值信息帮助队友。训练后的15亿参数AI胜率达60%，超越70亿参数模型，展现出直接指控、提供证据等人性化行为，为AI社会智能发展开辟新路径。

香港科技大学研究团队开发出首个开源长篇音乐生成模型YuE，能根据歌词创作5分钟完整歌曲。该系统采用双阶段架构和轨道解耦技术，在人工评估中与商业系统性能相当，支持多语言创作和风格转换，为音乐创作民主化奠定基础。

华中科技大学团队开发了mmMamba框架，通过创新的知识蒸馏方法将传统二次方复杂度的多模态模型转换为线性复杂度架构。该方法在保持相当性能的同时，实现了20.6倍速度提升和75.8%内存节省，提供纯线性和混合两种架构变体，为高效多模态AI应用开辟了新路径。

由阿尔托大学和帕多瓦大学联合开展的研究构建了FactCheck平台，首次系统评估大型语言模型在知识图谱事实验证中的表现。研究测试了五个语言模型在三个真实世界数据集上的验证能力，发现开源模型在某些任务上甚至优于商业模型，但所有模型在识别少数错误事实方面表现不佳。检索增强方法能提升准确性但大幅增加计算成本。研究为AI辅助信息验证的实际应用提供了重要参考。

6月27日，科大讯飞带来了讯飞星火大模型V4.0，引入“个人空间”概念，打造一个“更懂你的AI助手”。同时七大核心能力全面提升，整体超越GPT-4 Turbo，在8个国际主流测试集中排名第一，国内大模型全面领先。

面向未来，英特尔正在借助“软件”这一强大的技术力量，联手产业生态合作伙伴软硬兼施，加快在各种架构、各种工作负载下的应用优化和开发速度，推动创新落地。

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。

这项由东京大学、京都Rist公司和Sakana AI合作完成的研究提出了一种创新的AI数学推理训练方法。通过将监督学习和强化学习巧妙结合，先用长期监督学习提高准确率，再用强化学习优化效率，成功实现了"又准又快"的目标。该方法在权威的AI数学奥林匹克竞赛中获得第8名，并承诺完全开源。

刚好华为云618营销季活动还在继续，截止到6月30日，各种云产品云解决方案都有折扣，还有万元礼包、轮盘抽奖、储值返券、服务支持计划等多种精彩玩法，有需要的小伙伴不妨上华为云官网看看吧。

再来说说国内，2020年3月，中国工信部官网公示了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，并拟于2021年1月1日开始实施，未来将成为“中国版自动驾驶分级标准”。

北京人工智能研究院发布突破性研究Infinity-Instruct，通过两阶段训练策略从1亿条指令中精选出740万基础指令和150万对话指令。该方法让开源AI模型首次在对话能力上超越GPT-4，其中LLaMA3.1-70B在对话测试中比GPT-4高出8.6%，同时保持强大的基础能力。研究完全开源，为AI技术民主化奠定基础。

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。

Adobe Research与德州大学联手开发"自我强迫"训练法，让AI在视频生成时边做边学，彻底解决传统方法中错误会越积越多的问题。这种创新训练方式实现了真正的实时视频生成，在单GPU上达到17帧每秒的处理速度和亚秒级延迟，为直播、游戏和实时交互应用开辟了全新可能性。研究团队还引入滚动键值缓存机制，实现了理论上无限长的视频生成能力。

在华为中国合作伙伴大会2024上，华为中国政企业务总裁吴辉表示，围绕“四梁六柱”，沿着三个赛道，落实六个升级，强健开放、紧密、成长的“伙伴+华为”体系。

清华大学与腾讯联合开发CHARM框架，首次实现动漫发型的AI自动生成。该系统将复杂发型转化为控制点序列，采用语言化表示方法，让AI像写文章一样逐步生成发型。基于37000个样本的AnimeHair数据集训练，CHARM在几何精度和视觉效果上全面超越现有方法，数据压缩率达98%以上，为游戏、动画等领域提供高效的角色建模解决方案。

通过“科技创变者大会”这样一个技术创新+产业应用的“对话”平台，我们相信会激发出更多本土科技创新力量落地，为未来的科技创变者铺垫新的“创变之路”，实现科技成果转化落地，赋能新时代！

华为研究团队开发出基于大语言模型的5G网络故障诊断系统，通过双阶段训练方法让AI学会像专家一样分析网络问题根源。他们创建了TeleLogs数据集，包含网络配置参数和故障案例。实验显示，经过训练的小参数模型诊断准确率达95.86%，远超现有方法，且能提供详细解释，为网络运维自动化带来突破性进展。

StepFun公司发布的Step-3模型通过创新的模型-系统协同设计，实现了321亿参数规模下的超高效率运行。该研究采用注意力-前馈网络分离架构和多矩阵分解注意力机制，在保持强大性能的同时，将解码成本降低约40%，达到每GPU每秒4039个词汇单元的处理速度，为大型AI模型的经济化部署开辟了新路径。

多家企业都在尝试在数据中心置于水下。那么这种水底数据中心到底是种宣传噱头，还是真能带来更好的设施管理效果？