他们不同于以往叙事中继承父辈产业的“厂二代”，他们中的许多人是典型的“跨境创一代”。

浙江大学团队构建了全球首个中文法律诉求生成数据集ClaimGen-CN，包含20万份真实民事法律文书，涵盖100种纠纷类型。研究创新性地关注普通人法律需求，提出事实性和清晰性双重评估标准。通过测试六大主流AI模型发现，当前技术在法律知识理解、逻辑推理等方面仍存在不足，为未来AI法律助手发展指明方向。

阿里巴巴团队推出的WorldVLA是一个突破性的机器人智能系统，它首次实现了行动模型和世界模型的有机结合。系统不仅能根据视觉和语言指令生成动作，还能预测动作的环境效果，形成"理解-预测-行动"的完整循环。通过创新的注意力掩码策略，有效解决了连续动作中的错误累积问题，在LIBERO基准测试中显著提升了机器人的操作成功率和环境预测准确性。

MASKSEARCH是阿里巴巴集团同义实验室开发的新型预训练框架，通过创新的"检索增强掩码预测"任务，训练大型语言模型像人类一样主动使用搜索工具获取信息。这项框架包含两个阶段：首先在掩码预测任务上预训练，然后在下游任务上微调，大幅提升模型在开放域问答中的表现。研究采用监督微调和强化学习两种方法，结合多代理系统和课程学习策略，使AI能够自主分解问题、使用搜索工具并基于搜索结果进行推理。

数据中心软件和服务厂商Nutanix今天发布第一季度财报，结果超出了预期水平，且给出了强有力的下一季度指引，这也使得Nutanix股价在盘后交易中有所上涨。

2018年2月8日，“2018北京人工智能产业高峰论坛暨北京前沿国际人工智能研究院成立大会”，在中关村国家自主创新示范区展示交易中心隆重举行。金山云CEO王育林以及多位国内外人工智能领域顶级专家和企业家也一同与会，共同见证人工智能研究院成立这一重要时刻

Atelier Ten同时借助西门子的Simcenter和西门子的行业经验，设计出一套解决方案，不仅减少建筑物的碳足迹，还可以为空间用户提供更多实用性。

今天联想中国数据中心业务集团携手Nutanix、英迈中国于举办战略联盟发布会，形成一个致力于中国企业云市场的强势联盟，

无AI保护区所强调的权利将促进AI技术的进步，同时保护全人类的认知和情感能力。

加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体，通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试，这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示，具备自我进化能力的AI显著超越静态版本，其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性，为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。

ByteDance Seed团队开发的UI-TARS-2是一个革命性的AI助手，能够通过观看屏幕并用鼠标键盘操作电脑，就像人类一样完成各种任务和游戏。该系统采用创新的"数据飞轮"训练方法，在多项测试中表现出色，游戏水平达到人类的60%左右，在某些电脑操作测试中甚至超越了知名AI产品，展现了AI从对话工具向真正智能助手演进的巨大潜力。

这项由巴斯克语言技术中心团队完成的研究，开发了GUIDEX方法来自动生成信息提取的标注指南和训练数据。该方法通过四个步骤（文档总结、结构化表示、指南生成、实例提取）模拟专家工作流程，无需人工标注即可适应新领域。实验显示，GUIDEX在七个零样本命名实体识别基准上创造了新的最佳成绩，比现有方法平均提升近2个F1分数点。

塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25数据集，包含110张高精度标注图像，每个细胞使用60-400个多边形点精确描绘。IAUNet在多个数据集上均取得最佳性能，为药物研发、疾病诊断等提供重要工具。

清华大学团队开发出革命性的张量积注意力技术，让AI系统学会"智能遗忘"，将传统AI的完整记忆模式转变为类似人脑的选择性记忆。该技术通过巧妙的数学分解，将复杂信息压缩为关键特征，在保持甚至提升性能的同时，内存占用减少90%，处理速度显著提升，特别适用于长文档处理，为AI应用的普及和效率提升开辟了新路径。

一直专注于RPA技术研发和应用的Automation Anywhere在今年10月底宣布正式进入中国市场。据了解，目前，其150万个RPA软件机器人已经被运行和部署在各大实体企业中，包括90%的头部健康医疗企业、85%的头部科技公司、85%的头部金融机构，以及70%的制造业企业等。

微软研究团队发现AI推理模型存在"长度膨胀"问题——回答冗长啰嗦但准确性并未提升。他们提出GFPO方法，通过训练时生成更多候选答案但只学习最简洁有效的回答，成功将AI回答长度减少46%-85%，同时保持原有准确性。该方法在数学竞赛、科学问答等多个基准测试中表现优异，为AI推理效率优化提供了新思路。

BEVCALIB是一种利用鸟瞰图表示实现激光雷达与相机校准的创新方法，由南加州大学和加州大学河滨分校的研究团队开发。该方法将不同传感器数据转换到共享的BEV空间，并通过几何引导的特征选择实现高精度校准。在KITTI和NuScenes等数据集上，BEVCALIB比现有最佳方法平均提高了47-82%的性能，为自动驾驶和机器人系统提供了可靠的传感器融合基础。

这篇论文介绍了一种名为"低秩克隆"(LRC)的新型知识蒸馏方法，能极大提升小型语言模型的训练效率。哈尔滨工业大学深圳校区和百度公司的研究团队通过训练可学习的低秩投影矩阵，同时实现了软剪枝和激活克隆，避免了传统方法中的信息损失和对齐效率低下问题。实验证明，仅用100亿-200亿文本单元训练的LRC模型性能可匹配或超越需要万亿级训练数据的现有模型，训练效率提升1000倍以上，为资源受限场景下的高性能语言模型开发提供了突破性解决方案。

上海交通大学研究团队提出Iwin Transformer，这是一种无位置编码的分层视觉变换器，通过创新的交错窗口注意力和深度可分离卷积协作，能直接从低分辨率微调到高分辨率。该方法用注意力连接远程令牌，用卷积连接邻近令牌，在单模块内实现全局信息交换，克服了Swin Transformer需要两个连续块的局限。在ImageNet-1K上达到87.4%准确率，在语义分割和视频识别等任务中表现出色。

StepFun公司推出的Step1X-Edit是首个能够媲美GPT-4o和Gemini2 Flash等商业模型的开源图像编辑AI。该模型通过整合多模态语言理解和扩散图像生成技术，能够处理11种编辑任务，在新构建的GEdit-Bench基准测试中表现优异，为图像编辑技术的民主化开辟了新道路。