Perplexity AI是一款将搜索引擎和聊天机器人结合的"答案引擎"，能够实时搜索网络并提供带引用的直接答案。该平台成立于2022年，已拥有2200万活跃用户。其深度研究功能可快速分析大量学术资料，生成详细报告。除基础搜索外，还支持文档总结、图像生成、代码编写等功能。提供免费版和每月20美元的专业版。目前正与三星等公司洽谈合作，但也面临多家媒体机构的版权诉讼挑战。

谷歌DeepMind团队2024年发表的突破性研究，首次系统性探索了机器人触觉感知技术。该研究开发了完整的触觉学习框架，让机器人能够像人类一样通过触觉"感受"世界，实现视觉与触觉的多感官协作。实验验证显示，机器人在材质识别、精细操作等任务中表现卓越，为医疗、制造、家庭服务等领域带来广阔应用前景，标志着机器人从自动化向真正智能化的重要转变。

2019年8月16日，“兆易创新杯”第十四届中国研究生电子设计竞赛总决赛（以下简称“研电赛”）在南京信息工程大学开幕。

AMD与英特尔正携手为x86阵营开拓未来。两家互为竞争对手的芯片制造商已经建立起协作性质的x86生态系统咨询小组，旨在提高互操作性、降低集成摩擦并努力改善开发人员、独立软件开发商（ISV）、操作系统开发商以及OEM厂商的使用体验。

2019年8月16日，“兆易创新杯”第十四届中国研究生电子设计竞赛总决赛（以下简称“研电赛”）在南京信息工程大学开幕。

牛津大学林元泽及其国际合作团队开发的IllumiCraft是一种创新的视频重光照技术，它首次将几何和光照引导统一到一个扩散模型中。通过同时处理HDR环境图、合成重光照帧和3D点轨迹，该技术能生成与用户提示一致的时间连贯视频。研究团队还构建了包含20,170个视频对的高质量数据集，实验表明IllumiCraft在视觉质量、提示对齐和时间一致性方面显著优于现有方法，开创了可控视频生成的新可能。

备份这事很无聊，但却能在关键时刻拉你一把。

斯坦福大学研究团队开发出突破性AI系统，能像人类婴儿一样通过观察学习物理规律。该系统采用分层学习策略，先掌握基本物理概念再组合运用，将传统方法的二次内存复杂度大幅降低。在50个物体的复杂场景中，新系统内存消耗仅为传统方法的几分之一，且预测精度更高。系统还能自发发现物理概念如动量守恒，并具备良好的环境适应性和可解释性，为机器人控制、游戏引擎等应用带来新突破。

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。

CineMaster是由大连理工大学等机构联合开发的突破性视频生成框架，首次实现了电影级别的三维空间精确控制。用户可在三维环境中自由摆放物体、设计摄像机运动，系统自动生成符合预期的高质量视频。该技术通过创新的数据标注流水线和分阶段训练策略，在物体定位精度和运动控制准确性方面显著超越现有方法，为可控视频生成领域树立了新标杆，有望推动创意产业的民主化发展。

黄仁勋于昨天（7月16日）参加了在北京举行的第三届链博会，并于下午举行了长达90分钟的记者会。

2021年将是我们在应对全球升温难题方面做出切实改变的最后一年。目前最具希望的答案，也许就在人工智能（AI）身上。

HoloLens正在为人类提供一种新的工作、学习、交流和做事的方式。

以 "Time for the Grand Tour Racing" 为主题的 Amazfit 全新系列新品发布会在北京举行，华米科技正式发布全新系列手表 Amazfit GTR。

这项由哈佛医学院和浙江大学联合开发的3DIS-FLUX技术，成功解决了AI绘画中多物体精确控制的难题。通过将复杂任务分解为布局规划和精细渲染两个阶段，并采用创新的注意力控制机制，该技术实现了比现有方法高出41%的成功率。其免训练的设计让技术能够快速适配新模型，为数字创作领域带来了更可控、更高效的AI绘画解决方案。

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

印度政府为吸引国际跨国企业尤其是推动“印度制造”计划将投入巨资，并提出了一系列富有野心的计划。

四川大学和北京智源人工智能研究院研究团队发现，当前最先进的大语言推理模型存在"装懂"问题：面对信息不完整的数学题时，只有25%会主动询问缺失信息，大部分选择猜测答案。研究构建CRITIC-math数据集系统测试了这一现象，发现AI表现出思维背叛、过度思考、幻觉填空三种典型行为，揭示了当前AI训练中忽视求助意识培养的根本缺陷。

这项研究提出了"交织式推理"方法，通过强化学习训练大语言模型在复杂推理过程中穿插输出中间答案。与传统的"先思考后回答"模式不同，这种方式让模型像人类一样边思考边给出阶段性结论，不仅将首词响应时间平均减少80%以上，还在某些任务上将准确率提升高达19.3%。研究表明，模型本身就具备交织推理的潜力，通过适当的奖励机制可以显著增强这一能力，并泛化到未见过的复杂推理任务中。

这个曾经的短消息平台，如今正掌控着数十亿人的日常、商务与社会活动。