我们重点介绍一下如何更好的与ChatGPT沟通，来帮助我们生活和工作。

2月14日，通用具身智能机器人公司无界动力宣布完成超2亿元天使+轮融资。

香港中文大学联合上海AI实验室开发的DAEDAL技术，突破了扩散语言模型固定长度限制的束缚。通过智能的长度预估和动态扩展机制，让AI能够根据任务复杂度自动调整回答长度，在数学推理等任务上准确率提升至85.8%，同时大幅提高计算效率。这项无需重新训练的技术为AI系统的自适应能力开辟了新方向。

田纳西理工大学研究团队通过结合强化学习和变形金刚架构，成功开发出具备"元学习"能力的AI系统。该系统能在未见过的环境中快速适应并持续改进，展现了900%的性能提升。研究证实AI可进行技能组合、适应环境变化，且对训练数据质量具有显著鲁棒性，为通用人工智能发展指明新方向。

中科院研究团队发现了AI持续学习的数学规律，开发出能精确预测大语言模型在新领域学习过程中每一步表现的公式。该研究揭示AI学习本质是在两条隐藏轨道间切换，通过分布偏移和学习率衰减两个因素的相互作用实现。这一突破为优化AI专业化训练提供了科学依据，有望让未来AI助手在保持通用能力的同时获得更强的专业技能。

谷歌推出 Gemini 2.5 Flash 预览版，支持动态思维和自定义推理预算，开发者可优化成本与延迟，助力改进 Gemini 应用体验。

近日，2019戴尔科技峰会在京召开，会上，戴尔科技集团全球副总裁、大中华区商用终端解决方案事业部总经理林浩发表了题为“边缘计算，突破计算边界”的主题演讲，他表示，其实，很多关键应用、关键任务都要求实时响应，还要求实时反应的稳定性以及可持续性...

密歇根大学研究团队开发的HLIP框架为3D医学影像处理提供了突破性解决方案。通过模拟放射科医生的层次化阅读策略，HLIP能高效处理未经筛选的CT和MRI数据，无需昂贵的人工标注。在两个大规模数据集（包含220K患者的脑部MRI和240K患者的头部CT）上训练后，HLIP在多个公开基准测试中显著超越现有模型，如在Pub-Brain-5上提升32.4%准确率。这一创新不仅降低了计算成本，还为临床AI辅助诊断系统铺平了道路。

南洋理工大学研究团队提出U-CoT+框架，通过将表情包转换为文字描述再结合人工制定的判断准则，让小型AI模型能够高效检测网络有害内容。该方法在七个数据集上表现优异，成本更低且具有更好的透明度和适应性，为网络内容审核提供了新的解决思路。

港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

通常认为远程和混合工作就是常态，更多的企业正在适应这个新的现实，要做的时候采用数字服务的思维方式以拥抱前瞻性的方法，进而保持领先及确保未来的业务。不过即使企业可以乐观地向前发展跟得上数字化转型的快速步伐，不幸的是这些举措的70%仍然以失败告终

近日，英特尔推出了采用英特尔Stratix 10 SX FPGA（英特尔超强大的FPGA）的全新英特尔可编程加速卡（PAC），以扩充其现场可编程门阵列（FPGA）加速平台产品组合。

VITA-1.5是首个实现GPT-4o级别实时视觉语音交互的开源多模态大语言模型。通过创新的三阶段训练策略，系统能够同时处理图像、视频和语音信息，实现端到端的语音对话，无需外部ASR或TTS模块。在多项基准测试中表现优异，语音识别准确率达到97.8%以上，为多模态人机交互开辟了新的可能性。

在江森自控（Johnson Controls）将其重点从制造HVAC、火灾探测和楼宇控制产品扩展到提供预测分析和智能设施的过程中，江森的端到端流程必须“以数字化为核心。

哈佛大学研究团队开发出LangSplatV2系统，实现了超高速3D语言查询功能。该系统通过创新的稀疏编码技术和高效渲染算法，将3D场景语言理解速度提升了47倍，达到每秒384帧的实时处理能力。系统采用全局语义字典和稀疏系数表示，彻底解决了传统方法中解码器速度瓶颈问题，为AR/VR、智能机器人等应用提供了强大的技术基础。

结合大模型能力加持的智能分类、智能查找等功能，夸克网盘成为用户春节假期不可或缺的AI图片管理助手。

这项研究由香港中文大学团队提出了视频-3D几何大语言模型(VG LLM)，一种无需依赖显式3D数据输入，仅通过普通视频就能理解3D世界的创新方法。通过集成3D视觉几何编码器，该模型能从视频序列中提取3D先验信息，显著提升空间推理能力。实验表明，该4B参数模型在多项3D场景理解和空间推理任务上超越了现有技术，甚至在VSI-Bench评估中胜过Gemini-1.5-Pro。

FuriosaAI团队提出突破性的Draft-based Approximate Inference框架，通过小模型预测指导大模型智能管理资源。研究开发了SpecKV和SpecPC两种方法，分别用于KV缓存管理和文本压缩，在保持高准确性的同时显著降低内存使用和计算延迟，为长文本AI推理提供了高效可行的解决方案。

随着5G和物联网技术的发展，数字化和智能化逐渐向边缘演进，边缘计算成为目前增长快速的领域。

UNC与谷歌DeepMind合作研究发现，有效的AI推理策略能够显著降低模型学习的内在维度，即完成任务所需的最少参数数量。通过对14种推理方法的测试，研究团队发现内在维度与泛化能力呈强负相关（相关系数0.93），其中程序执行推理表现最佳。这一发现为AI训练策略优化提供了新思路，表明推理质量比复杂度更重要。