沙特TachyHealth团队开发的32亿参数医疗AI模型Gazal-R1，通过创新的双阶段训练方法在医疗推理任务上超越了12倍大的模型，在MedQA等测试中取得87.1%的优异成绩，展现了精巧训练策略胜过规模扩张的重要启示，为资源有限的医疗AI研究提供了新路径。

在疫情期间,专注于为垂直行业提供智能解决方案的公司涂鸦智能发现了一个小众的市场机会——智能喂鸟器。该新品推出后迅速成为“爆品”,不到两个月的时间就获得了几百万美金的收入。

聊聊AI对艺术家和知识工作者们的影响。

Cohere Labs研究团队提出了一种革命性的多语言AI优化方法，无需重新训练模型即可显著提升非英语语言的表现。通过"多重采样+智能选择"策略，让AI生成多个候选答案后选出最优回应。实验显示该方法让8B参数小模型在多语言任务上挑战大型商业模型，平均性能提升6.8-17.3个百分点，为AI多语言应用开辟了高效可行的新路径。

腾讯优图实验室提出AnoGen方法，仅用3张异常图片就能训练出高精度工业检测AI。该方法通过扩散模型学习异常特征并生成大量逼真样本，在MVTec数据集上将检测精度提升5.8%，为解决工业异常检测中样本稀缺问题提供了突破性方案。

随着生成式AI的快速普及，企业已开始广泛应用并获得投资回报。预计到2025年，AI将在企业中大规模采用，推动效率和生产力提升。小型语言模型、边缘计算、AI推理能力、proven use cases的大规模应用、敏捷开发的演进、法规监管加强、AI的无处不在、AI代理的兴起、多模态AI等将成为主要趋势,彻底改变企业运营方式和软件开发模式。

伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统，通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法，将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架，识别不同观点及其支撑证据，为科学和政治争议提供更全面客观的分析，已在生物医学和国际关系领域验证有效性。

没人愿意看到初创企业失败，但我们也必须承认其中很多总要面临失败。

这个故事，有个比较好理解的类比，就像是GPU的发明，实现了并行计算加速的过程。当然，鉴于我们讲的是通信产业的故事，得翼把这个过程叫做“Re-Imagine Radio”，翻译过来是，用RPU“重新定义射频”。

沿着这条「遗忘小径」走一走，看看那些曾经风靡一时、最终却被智能手机普及所淘汰的技术。

8月29日，主题为“云数赋能 智慧未来”的Inspur World 2018浪潮技术与应用峰会在成都召开，浪潮集团在大会上公布了转型战略，将建设云中心、云服务、智慧城市等6大生态，向“云+数”新型互联网企业战略转型。

上海人工智能实验室联合哈尔滨工业大学开发了Graph Counselor，一种让AI智能体像专业团队协作的图谱推理新方法。通过规划、思考、执行三个智能体的分工合作，加上自我反思机制，该方法在图谱问答任务上比现有方法提升24.2%，能显著减少AI的"胡说八道"现象，为构建更可靠的AI系统提供了新思路。

这项由马里兰大学团队进行的研究首次系统评估了32个主流AI模型的色彩理解能力，发现即使最先进的模型在基础色彩认知上也存在明显不足。研究通过COLORBENCH测试系统，从色彩感知、推理和稳定性三个维度进行评估，揭示了AI在颜色计数、精确提取等任务上的严重缺陷，为改善AI基础认知能力提供了重要参考。

OpenAI团队的最新研究揭示了大语言模型产生幻觉的根本原因：AI就像面临难题的学生，宁愿猜测也不愿承认无知。研究发现，即使训练数据完全正确，统计学原理也会导致AI产生错误信息。更重要的是，现有评估体系惩罚不确定性表达，鼓励AI进行猜测。研究提出了显式置信度目标等解决方案，通过改革评估标准让AI学会诚实地说"不知道"，为构建更可信的AI系统指明方向。

由阿尔托大学和帕多瓦大学联合开展的研究构建了FactCheck平台，首次系统评估大型语言模型在知识图谱事实验证中的表现。研究测试了五个语言模型在三个真实世界数据集上的验证能力，发现开源模型在某些任务上甚至优于商业模型，但所有模型在识别少数错误事实方面表现不佳。检索增强方法能提升准确性但大幅增加计算成本。研究为AI辅助信息验证的实际应用提供了重要参考。

如果富士康工业互联网是富士康从工业到高科技的跨界，陈永正作为掌门人则是反向，从高科技跨界到制造业。在多年职业生涯中，陈永正拥有丰富的高科技公司管理经验，从摩托罗拉到微软，都留下过他的足迹。

CRM作为距离业务最近的软件,被公认为是企业数字化转型、高质量发展的核心系统之一。

本文将阐述聊天机器人中对话交互的主要技术，从理解力、拟人、及与人互动三个方面说明当前对话系统面临的挑战。并尝试勾勒出下一代类人对话系统应具备的主要技能。

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。

近日,Salesforce 移动应用在中国大陆苹果应用商店的下架,预示着今年CRM国产化替代即将迎来高潮。