智能制造、工业4.0、数字企业、未来工厂等的崛起，正在为行业带来革命性的变化。不同于蒸汽时代的第一次工业革命，这次的工业革命结合了计算能力和机器技术，利用现代信息、操作和通信技术的能力，以打造更好、更高效的工作环境。

RAPTOR方法在内容检索的‘海底捞针‘测试中显著领先，提高了准确性和召回率，支持更多文档和更长上下文。RAPTOR通过文本分割、语义聚类和递归总结，重新组织文本信息为树状结构，优化长距离依赖问题和扩展性。

随着第五代移动通信技术(5G)的广泛普及,基于5G的应用如雨后春笋般层出不穷

北京大学研究团队开发了ToolTrain智能训练框架，解决AI在代码库中精确定位软件问题的难题。该系统采用两阶段训练策略，教会AI像资深程序员一样使用搜索工具找bug。在包含500个真实软件问题的测试中，ToolTrain训练的模型在函数级定位任务中达到68.55%准确率，甚至超越Claude-3.7等商业AI系统，为自动化软件维护开辟新路径。

华为云MetaStudio的数字人生成服务提供了风格化数字人、写实数字人和真人3D视频制作等服务，帮助伙伴和客户制作不同类型的数字人。

腾讯混元团队开发了UloRL算法，通过分段生成和动态遮蔽策略解决AI超长推理训练中的效率和质量问题。该方法让30B参数模型在数学推理任务上超越了更大的235B模型，准确率提升超14%，同时训练速度提升2倍。这项技术为AI深度推理能力发展提供了新路径。

这项由新加坡和英国研究机构联合进行的研究，使用多智能体强化学习探索了语言起源问题。研究团队设计了"觅食游戏"环境，让智能体在部分可观察的世界中协作完成任务。结果表明，智能体自发发展出具有人类语言五大特性的通信系统：任意性、互换性、位移性、文化传播和组合性。研究提供了关于语言如何在合作环境中自然演化的新见解，证明语言是从社会互动和共享目标中浮现的工具，而非孤立系统。

最近，一些机构关于人工智能领域的进展、调查、研究和预测，反映了AI的一些问题——比如AI监控在全球范围内的逐渐壮大，企业数据隐私声明忽略了“遵守通用隐私原则”，全球企业对AI的采用日益广泛，以及机构投资者把AI视为一大风险的趋势。

Meta研究团队提出DyT技术，用极简的动态双曲正切函数替代传统标准化层，在视觉、语言、语音等多领域测试中均达到或超越原有性能。这项研究挑战了标准化层不可或缺的传统观念，证明简单直接的方法有时比复杂方案更有效，为神经网络架构设计开辟了新思路。

作为一家全数字银行，Ally高度依赖创新成果为客户提供银行服务，因此需要在数字、数据、技术、产品及运营等层面建立起强大的协同能力。

产业风控，蚂蚁做了什么？

产业风控，蚂蚁做了什么？

9月25日，“昇腾万里o齐聚津门”昇腾AI创新大赛2022天津赛区决赛圆满落下帷幕。

最近最火的两个词莫过于人工智能和新零售，当这两个词相遇，就是智能零售无限广阔的应用场景。

康奈尔大学研究团队发现，预训练的大语言模型具备惊人的"密码破解"能力，能够仅通过观察例子就自动学会识别和预测隐马尔可夫模型中的隐藏模式。这种"上下文学习"能力在多数情况下达到理论最优水平，大大降低了复杂数据分析的技术门槛，为生物学、心理学等各领域的科学研究提供了强大而易用的新工具。

5月30日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会云计算标准和开源推进委员会承办，数字政府建设赋能计划支持的“2023数字政府高质量发展论坛”在北京举办

Mergenetic是一个开源工具库，让研究人员能在普通GPU上进行进化式模型合并。由罗马萨皮恩扎大学和洛桑联邦理工学院研究者开发，它集成了19种进化算法和6种合并策略，支持数据集抽样以减少计算负担，并提供Python API、命令行和图形界面三种交互方式。通过案例研究证明，该工具能有效合并多语言模型和促进跨语言能力迁移，降低了高质量模型合并的技术门槛，使普通研究者也能创造出优秀的语言模型。

本次大会作为继2023年之后第二次召开的盛会，以“AIGC前沿洞察与企业应用落地”为主题，汇聚了众多AIGC行业的重磅嘉宾，共同探讨和展望了AIGC的新动态及企业应用落地的未来趋势。

Siemens 通过整合 IT 与工业自动化技术，依托数字孪生和 Teamcenter 等平台，实现赛车与甜甜圈生产流程的高效精密运营，推动创新与转型。

NVIDIA团队开发的Cosmos-Reason1是首个专门针对物理推理的多模态AI系统，通过创新的训练方法让AI具备了理解物理世界和进行具身推理的能力。该系统包含70亿和560亿参数两个版本，采用物理AI监督微调和强化学习两阶段训练，在物理常识和具身推理评测中显著超越现有模型，为机器人、自动驾驶等应用奠定重要技术基础。