在2022年收官之际，IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延携IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪和IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉一起，与媒体分享了IBM对于企业云转型的最新洞察。

这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。

这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准，测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示，即使最优秀的智能体成功率也仅为25%，远低于实用化要求，揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。

这或许是马云最后一次以阿里巴巴董事局主席的头衔出现在云栖大会的台上，他再一次谈到“相信”——仍然是“因为相信，所以看见”——他就像一个布道者，继续强调他对数据的重视，对科学的尊重，以及他对制造业的念念不忘和对未来的预言。

谷歌一直在强调用Gemini将AI践行到底，只不过这次在中国的内容，传递了很多特色故事，这些故事有谷歌的AI如何点亮中国传统文化，如何创造种类繁多的AI应用，以及更重要的，如何赋能中国开发者的成功出海。

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。

Google研究团队开发了名为CausalArmor的AI安全防护系统，专门解决"间接提示注入攻击"问题。该系统通过分析AI决策过程中的因果关系，能够精准识别隐藏在正常内容中的恶意指令。与传统防护方法不同，CausalArmor采用"按需防护"策略，仅在检测到威胁时才启动防护机制，在保证高安全性的同时不影响正常工作效率。实验显示该系统将攻击成功率降至接近零，为AI智能体安全提供了突破性解决方案。

清华大学和理想汽车联合开发的ReflectDrive系统，首次为自动驾驶引入"反省机制"，让AI司机具备自我纠错能力。通过将驾驶空间离散化和两阶段路径生成，系统能在规划路径后主动检查安全性，发现问题时智能修正。在NAVSIM基准测试中，该系统综合得分达91.1分，接近人类驾驶水平，为自动驾驶安全性和智能化开辟了新路径。

作为首站首场活动，2018年6月7日，主题为’变数字势能为企业动能”的构建面向未来的混合云城市巡展在北京举行。来自中科睿光、中国信通院、飞鹤乳业、网智易通、英特尔的专家分享了各自对于混合云的洞见和实践。

提出推进数据空间建设总体实践路径的建议：丰富完善数据基础制度体系、加强核 心技术研发和数据基础设施建设、构建多层次数据流通交易市场体系、加强数据空间领域国际合作等。

本次峰会探讨了人工智能(AI)的社会技术本质,强调需要通过包容性方法来开发和治理AI,以避免加剧不平等和权力集中。与会者呼吁将伦理原则转化为具体实践,并强调了AI在全球扩散过程中的地缘政治影响。峰会还讨论了如何负责任地在公共部门推广AI,以及开放与封闭AI模型的利弊。

这项由多伦多大学等机构联合完成的研究提出了令牌扰动引导（TPG）技术，通过"洗牌"操作改进AI图像生成质量。该方法无需额外训练即可显著提升图像生成效果，在无条件生成中质量指标提升近2倍，条件生成中接近最先进CFG技术的表现。TPG具有即插即用、通用性强的特点，为AI图像生成技术发展提供了新思路。

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。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

2018年12月12日，由OpenPOWER基金会主办的2018 OpenPOWER中国高峰论坛在北京举行。

当前AI技术正引发一场"认知迁移"，重新定义专业价值和工作方式。不同于以往技术革命，AI不仅自动化任务，更开始承担判断、语言和创意表达，模糊了人机界限。面对这一转变，专业人士呈现五种态度：积极拥抱者、被动适应者、主动抵制者、未受影响者和边缘化群体。AI采用速度超越理解速度，重塑认知领域的同时也带来身份认同危机。这场迁移将重新定义角色、价值观和整个职业阶层，需要制度层面的具体应对措施。

英特尔自2019年以来就与阿里巴巴 PAI团队紧密合作，将英特尔人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术应用到DeepRec中，针对算子、子图、runtime、框架层和模型等多个层面进行优化，以充分发挥英特尔软硬件优势，助力阿里巴巴加速内外部AI业务性能。

蚂蚁集团研究团队开发了梯度引导软掩码技术，解决大语言模型在用户行为理解方面的局限性。该技术通过自适应调节注意力机制，让模型从局部关注平滑过渡到全局理解。在支付宝1.4亿用户数据上的实验显示，这种方法在9项用户认知任务上均取得最佳表现，0.5B参数的专用模型甚至超越了8B参数的通用模型，为个性化服务和用户理解提供了新的技术路径。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

ByteDance团队开发的UMO框架解决了AI生成多人图片时的身份混乱问题。采用"多对多匹配"策略替代传统"一对一"方法，通过全局优化找到最佳人物-照片配对方案。结合奖励反馈学习和新的身份混乱度评估指标，显著提升了多人场景下的身份保持能力，在多项测试中取得大幅性能提升。