阿里云团队开发了Fin-PRM，一个专门针对金融推理的AI评判系统。该系统采用双重评判机制，既检查推理步骤准确性又评估整体合理性，并具备专业知识验证功能。通过3000个高质量样本训练，在三大应用场景中显示出显著性能提升：数据筛选提升12.9%，测试选择提升5.1%，强化学习提升5.2%，为金融AI的专业化发展提供了重要技术支撑。

IBM公司日前推出了其最新、也是最复杂的一代量子处理器。通过对早期芯片做出多项重要架构改进，新版本达成了一项重大成果——成功升级至127量子比特。

清华大学团队开发出LangScene-X系统，仅需两张照片就能重建完整的3D语言场景。该系统通过TriMap视频扩散模型生成RGB图像、法线图和语义图，配合语言量化压缩器实现高效特征处理，最终构建可进行自然语言查询的三维空间。实验显示其准确率比现有方法提高10-30%，为VR/AR、机器人导航、智能搜索等应用提供了新的技术路径。

这项由以色列OriginAI公司发表的研究颠覆了传统视频AI训练思路，仅用6万个文本对就实现了超越数亿视频数据训练的效果。研究发现AI模型中间层隐藏着丰富的视频理解能力，通过巧妙提取和文字优化就能激发这些潜能，为高效视频搜索技术开辟了全新路径，预示着轻量级AI时代的到来。

如今，在网络安全攻防对抗模式不断升级的趋势下，以AI对抗AI必将是未来的发展方向。瑞数信息作为网络安全领域创新厂商也将持续提升AI技术，为企业用户搭建面向智能时代的新一代主动防御安全体系。

2024年CES盛况空前,宏碁携旗下最新科技力作亮相,再次引领科技潮流。期间,宏碁带来多款新品,不仅有当下大热的AI PC,更是将独家招牌的裸眼3D黑科技和环保永续发扬光大。

OmniSpatial是由清华、北大等多所顶尖高校联合开发的首个全面评估视觉语言模型空间推理能力的基准测试。研究团队将空间推理分为动态推理、复杂空间逻辑、空间交互和视角转换四大维度，涵盖50个细分任务类别，构建了1500多个高质量问答对。实验结果显示，即使最先进的AI模型在复杂空间推理方面仍存在显著局限，最高准确率仅为57%，远低于人类表现。研究还提出了PointGraph和SpatialCoT两种方法来增强模型的空间理解能力。

史丹福大学团队开发出名为QuantAgent的AI股票预测系统，由四个专业AI助手协作：技术指标分析师、图形识别专家、趋势分析师和风险管理师。该系统仅通过分析股价数据就能预测市场走向，在比特币、标普500等八种资产的测试中，预测准确率普遍超过随机水平，最高达到80%。该研究展示了人工智能在高频交易领域的突破性应用。

本文综述东南亚电信运营商如何由5G网络铺设转向借助人工智能推动企业应用和可持续商业模式探索。

浙江大学研究团队开发了CAT方法，通过在大语言模型的注意力机制中注入因果知识，解决AI容易学习虚假关联而非真正因果关系的问题。实验显示该方法显著提升了模型在新环境下的表现，如Llama模型准确率从64.5%提升至90.5%。这项创新为开发更可靠、具备真正推理能力的AI系统提供了新思路。

这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力：只需两个特殊训练的向量，冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇，而非传统的逐词生成。研究者发现，这种能力要求特定的输入排列方式，且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力，还为快速文本重建开辟了新方向。

9月6日-8日,2021中国国际数字经济博览会在石家庄(正定)国际会展中心盛大开幕。

4月20日，在第20届华为全球分析师大会“华为云，一切皆服务，做好行业数字化云底座和使能器”主题论坛上，华为云Stack总裁尚海峰发表主题演讲“赋能政企深度用云，跃升数字生产力”。

展锐高级副总裁夏晓菲在会上分享了服务这一战略的三大底座技术，分别是：马卡鲁通信技术平台，AIactiver技术平台和先进半导体技术平台。

机器翻译越来越好用，但外语学习还是不能停。

Google DeepMind发现AI搜索的数学局限

RAVENEA是哥本哈根大学研究团队开发的首个多模态检索增强视觉文化理解基准，集成了超过10,000份人工标注的维基百科文档，用于评估视觉语言模型的文化敏感性。研究发现，轻量级视觉模型在配备文化感知检索功能后，在文化视觉问答和图像描述任务上分别提升了至少3.2%和6.2%的性能，证明了检索增强方法在提升AI文化理解能力方面的有效性，为构建更具文化包容性的视觉AI系统开辟了新路径。

“数字技术对传统产业的渗透效率”纳入核心指标，意味着评审视角正从技术先进性转向产业赋能实效。

AI工作负载已经集中为单一的深度学习领域，这也是市场需求所使然。

在日常生活中，我们解决问题时从不会单纯地使用一种思考方式。比如在做数学题时，我们可能先用空间想象来理解几何图形，然后转换到逻辑推理来寻找关键关系，接着又跳转到发散思维去探索不同的解题路径，最后用精确计算来验证答案。这种自然的认知灵活性让人类能够应对各种复杂挑战，但现有的AI系统却缺乏这种能力。