约翰霍普金斯大学发布DOTRESIZE技术，通过最优传输理论实现AI大模型智能压缩。该方法将相似神经元合并而非删除，在保持性能的同时显著降低计算成本。实验显示，压缩20%后模型仍保持98%性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

上海交通大学团队开发的OPUS框架解决了AI大语言模型训练中的关键问题：如何根据具体优化器特性智能选择训练数据。该方法通过优化器诱导的投影实用性选择，仅增加4.7%计算开销就实现了平均2.2%的性能提升和8倍的训练效率。实验表明OPUS在多种场景下都能显著降低数据需求，为大规模AI训练提供了更经济高效的解决方案。

在全球范围内，Akamai为不同规模的企业和互联网服务提供商（ISP）提供了递归DNS服务和DNS防火墙服务。通过对全球运营商和不同行业与地区企业客户DNS流量的分析洞察，Akamai总结出2022年第二季度的关键结论。

2022年12月15日，由数商传媒《数字商业时代》举办的2022年度“智造中国高峰论坛”以在线直播的方式召开。

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配合预训练蛋白质编码器和任务标记引导，实现了从蛋白质序列到结构、功能和相互作用的多样化预测。实验证明其性能媲美甚至超越专门方法，并在结构预测上比AlphaFold2快1000倍。Prot2Token通过多任务学习促进了不同预测任务间的协同效应，为蛋白质研究提供了高效、通用的计算范式。

“夏来青岛罩绿纱，朝听鸟语暮看霞”，美丽的海滨城市青岛迎来了2023年CCF全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2023）。

这项研究提出了STRUCTEVAL，一个全面评估大语言模型生成结构化输出能力的基准测试。研究涵盖18种格式和44种任务类型，分为不可渲染(JSON、YAML)和可渲染(HTML、React)两大类。评测揭示即使最先进模型如GPT-4o也仅达到76.02%平均分，开源模型落后约10个百分点。研究发现，生成任务比转换任务更具挑战性，可视内容生成比纯文本结构更难掌握。某些任务(如Text→Markdown)已被很好解决，而另一些(如Text→Mermaid)仍然困难。这一基准为未来语言模型在处理结构化数据方面的进步提供了重要指导。

想象一下，你想要为游戏、虚拟现实体验或室内设计应用创建一个逼真的3D客厅。传统上，这需要专业的3D设计师花费数小时甚至数天的时间来建模、调整和布置每个物体。而现在，人工智能领域已经取得了令人瞩目的进展，尤其是在2D图像生成和单个3D物体生成方面。只需输入一段文字描述，AI就能创建出令人惊叹的图像或复杂的3D物体。

在整个房地产行业从高速增长进入稳定增长的大背景下，融创以新一代核心业务系统上线为契机，践行“地产+”，探索多元化之路。

利用防火墙建立起一条条与分支机构可靠互联的安全通道，自如沟通是当前防火墙产品所需要担负起的另一个重要使命。紫光旗下新华三集团最新推出的支持双主控，具备电信级高可靠性的H3C F5000-AK515防火墙就是这样的一款产品。

本文概述了物联网设备安全面临的不断升级的网络攻击风险，讨论了因设备普及和互联带来的漏洞、AI驱动的恶意软件威胁以及供应链风险，并提出了通过风险管理、标准制定和先进防护措施来应对这些挑战的重要性。

有一些“善”，能穿透阻隔，照进“黑暗角落”。

瑞士和德国研究团队通过创建GitChameleon测试平台，发现当前最先进的AI编程助手在处理特定版本代码库时成功率仅48-51%。研究揭示了AI系统的"版本困惑症"问题，即难以准确区分不同版本库的用法差异。通过自我调试和文档检索等方法可显著改善AI表现，为未来开发更可靠的版本感知AI编程助手提供了重要参考。

aiOla公司研究团队首次为语音识别AI装上"思维透视镜"，系统揭示了AI将声音转化为文字的内部机制。研究发现编码器不仅处理声音还理解语义，AI内部"知道"的信息比输出的更多，幻觉和重复问题可被精确定位和预测。这项突破性工作为构建更可靠的语音识别系统提供了理论基础，推动了AI可解释性研究的发展。

作为整个电气化出行的专属合作伙伴，ENNOVI致力于为中国区和全球市场提供一流的服务。

「 聊到移民话题，除了欧美，还有许多人会提到新加坡。作为一个经济实力强大、中西文化交融、教育发展卓越的国家，新加坡一直是华人最喜爱的宜居之地之一，吸引着国内越来越多的程序员移民过去。今日推荐 Keegan小钢（id：keeganlee_me）一篇文章。

卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手，专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制，Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好，而非自动替用户选择。用户研究显示，相比传统AI助手，Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择，显著提升了用户满意度和控制感。

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。

无论是AI 1.0还是AI 2.0时代，数据毫无疑问一直都是非常重要的生产要素。尤其是在大模型时代，数据质量直接影响模型效果。对于入局大模型赛道的企业玩家来说，手握优质数据意味着绝对性优势。而明略，则将赛道锚定在了营销领域。

新加坡国立大学等机构首次构建包含128万张图像的东南亚文化视觉数据集SEA-VL，解决AI系统文化认知偏见问题。研究采用人工众包、自动筛选、AI生成三种方法收集数据，发现自动筛选效率最高且质量可靠，而AI生成图像质量较差。该数据集覆盖东南亚全部11国文化元素，将为开发更公平包容的AI系统提供重要基础。