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。

本文盘点了2018年IBM的十大产品创新，让我们从中一同领略未来智慧。

企业级服务算是2021年为数不多的增长行业，其中通信云服务更是因为疫情而爆发成长为“超级赛道”，那么2022年的通信云市场又将去向何方？

NVIDIA于SIGGRAPH上宣布扩展两类面向推理任务的模型体系

这项由浙江大学和阿里巴巴合作的研究首次为语音对话AI开发了专业评估系统WavReward，能够同时评估对话内容和语音情感等多维度信息。研究团队还构建了包含30000个样本的ChatReward-30K数据集，涵盖九种声学属性和隐含对话场景，为语音助手质量评估提供了重要工具。

2020年以意想不到的方式在展开，让人们愈发渴望AI的到来。

毫无疑问，Agent，也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢，既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域，非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动Interrupt上，LangChain创始人Harrison Chase邀请了吴恩达专门做了一场对话

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

众所周知，NAND闪存的发展历经了从SLC、MLC到TCL、QLC的四个阶段。每个阶段的发展，都伴随着成本下降和容量及密度的上升，推动了闪存的进一步普及，但从性能和寿命角度，质疑也始终不绝于耳。

圣母大学研究团队发布了迄今最全面的大语言模型跨学科应用调研报告，系统梳理了AI在人文、商业、科学工程等13个领域的应用现状。研究发现，大语言模型在文本处理和模式识别方面表现优异，但在创造性思维和价值判断上仍有局限。报告强调人机协作是未来发展方向，并为不同需求用户提供了具体的模型选择建议。

这项由华盛顿大学和微软联合开发的OMNIGUARD研究，提出了一种高效的AI安全检测方法，能够跨越语言和模态（文本、图像、音频）识别有害内容。该方法通过发现大型语言模型内部的通用表示，构建轻量级分类器，比现有方法准确率高出11.57%-20.44%，同时速度提升约120倍。OMNIGUARD在73种语言和多种模态攻击测试中表现出色，展示了极高的数据效率和适应性，为AI系统安全防护提供了重要突破。

复旦大学和阿里巴巴联合推出VStyle，这是全球首个专门评估AI语音风格适应能力的基准测试。该研究解决了当前语音AI只关注"说什么"而忽视"怎么说"的问题，提出包含声学控制、自然指令、角色扮演、情感共情四类测试的1523个双语指令集。创新性地使用大型音频语言模型作为评判系统，实现了接近人类专家水平的评估一致性。测试结果显示商业系统明显优于开源系统，为语音AI向更自然人性化交互发展提供了重要技术基准。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

特拉维夫大学研究团队通过分析GCG攻击机制，发现越狱攻击的成功依赖于"注意力劫持"现象，即攻击后缀能占据AI注意力机制的主导地位。研究表明，攻击的万能性与劫持强度直接相关，并基于此开发了增强攻击效果和防御攻击的实用方法，为AI安全研究提供了新视角。

麦吉尔大学研究团队开发了DrafterBench，这是首个专门评估AI在工程技术图纸修改能力的测试平台。通过对1920个真实工程任务的测试，研究发现即使最先进的AI模型也只能达到80%的准确率，在处理复杂多步骤操作时表现不佳。该研究为工程领域的AI应用提供了重要的评估标准和发展方向。

微软研究院开发出LongRoPE2技术，能让大型语言模型的记忆容量扩展64倍至12.8万字，同时保持98.5%的原有性能。该方法通过发现AI位置编码训练不均衡问题，采用智能搜索和混合训练策略，仅用传统方法八十分之一的资源就实现突破。这项技术将使AI能完整处理长文档、进行复杂对话，为文档分析、代码开发、内容创作等领域带来重大改进。

MIT研究团队开发出革命性的手语视频搜索技术，能够通过普通文字搜索找到对应的手语视频内容。该系统运用深度学习建立手语与文字间的语义映射，准确率达到87%，为全球7000万聋人群体打开数字世界大门。技术有望在教育、社交媒体、客服等领域广泛应用，推动建设更包容的数字社会。

延世大学研究团队开发了BESPOKE评估基准，通过收集30位用户三周内2870个真实会话数据，从需求对齐、内容深度、语调和解释方式四个维度评估AI助手个性化能力。研究发现当前主流AI系统个性化表现普遍不足，平均得分仅60多分，但通过智能利用用户历史信息可显著改善效果，为开发更贴心的个性化AI助手提供了科学评估工具。

上海AI实验室发布的InternVL3.5是新一代开源多模态大语言模型，能够同时理解图像和文字内容。该系统采用级联强化学习技术，推理性能提升16%，并通过视觉分辨率路由器实现4倍推理加速。在36项基准测试中表现优异，最大模型在多学科推理任务中得分77.7，接近商业模型水平，支持GUI交互、多语言处理等功能。

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