文章分析了2035年可能改变游戏规则的十大产业：包括量子计算和神经形态计算等新一代计算机技术、太空商业化、个性化基因医疗、空间计算与脑机接口、城市农业、空中交通管理、海水淡化技术、沉浸式娱乐、器官按需制造和人形机器人。作者强调这些不是小众领域，而是将成为全球重要的大规模应用技术，需要各国在基础设施、应用研究和人才培养方面提前布局。

这项来自斯坦福大学等机构的研究首次将离散扩散模型应用于音频修复领域，通过将音频转换为词汇序列，实现了对长达500毫秒音频空白的有效修复。该方法显著优于传统技术，在处理音频中断、损坏录音恢复等场景中展现出广阔应用前景，为音频处理技术开辟了新的发展道路。

在大会上，下一代互联网互联设备国家工程实验室主任张宏科发表了以"智慧标识网络及应用"为主题的演讲。他认为，随着互联网应用规模的不断扩大，现在的网络受到了严重挑战，迫切需要创新性的网络体系系统来解决问题，尤其是工业制造以及高铁等特殊行业

清华大学研究团队开发出H3DP系统，让机器人具备了类似人类的"三重分层思考"能力。该系统通过深度感知分层、多尺度视觉表征和分层动作生成三个层次，实现了视觉感知与动作执行的深度融合。在44个仿真任务中平均提升27.5%性能，在真实世界复杂操作中提升32.3%。这项技术为机器人在杂乱环境中的精确操作和家庭服务应用奠定了重要基础。

这项由美国AI安全中心和Scale AI等机构联合开展的研究，创建了迄今最具挑战性的AI学术能力测试基准。该测试包含2500道专家级题目，涵盖数十个学科领域，由全球近千名专家贡献。测试结果显示，即使是最先进的AI系统表现也非常有限，准确率普遍在个位数，同时存在严重的"虚假自信"问题。研究揭示了AI系统与人类专家在深度学术能力方面的巨大差距。

在GMIC大会期间成功举办。纷享销客创始人&CEO罗旭发表“新时代 新营销 新增长”的主题演讲，同时重磅发布纷享销客连接型CRM 7.0新品。

这项由莫斯科人工智能研究院完成的研究证明了AI可以通过智能特征选择在保持性能的同时大幅提高效率。研究团队开发了基于自编码器和Gumbel-Softmax的特征筛选方法，在文字识别任务中即使删除50%视觉特征也能维持近似性能，为多模态AI系统的效率优化提供了新思路。

在当前全球经济下行的背景下，企业面临着前所未有的挑战。为了在这一环境中立于不败之地，企业必须寻找有效的管理策略，以提高运营效率，降低成本，增强竞争力。

这项研究探讨了具身智能体（如机器人）如何通过记忆为用户提供个性化服务。宜远大学研究团队开发了MEMENTO评估框架，通过两阶段设计评估智能体利用记忆的能力。研究将个性化知识分为物体语义（如"我最喜欢的杯子"）和用户模式（如"早餐习惯"）两类。实验表明，即使是GPT-4o等前沿模型在需要综合多记忆的任务中也表现出30.5%的性能下降，特别是在理解用户模式方面存在明显挑战。

伊利诺伊大学和阿里巴巴联合推出Mobile-Agent-E，这是一款革命性的自我进化手机智能助手。该系统采用分层多智能体架构，能够处理复杂的跨应用任务，更重要的是具备从经验中学习的能力。在新开发的Mobile-Eval-E基准测试中，性能比现有最佳方法提升22.1%。

交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。

华为认为，做大蛋糕比做大份额更重要，华为也希望和合作伙伴、开发者朋友们一起携手去拓展这个蓝海市场。

ByteDance和清华大学联合开发的DAPO系统通过四项核心技术突破，让AI在数学推理测试中达到50分佳绩，超越业界最佳水平且训练时间减半。该系统完全开源，包含算法、代码和数据集，为AI推理能力研究提供了重要里程碑。研究展示了强化学习在提升语言模型复杂推理能力方面的巨大潜力。

4月26日，纷享销客2020销售增长大会暨春季战略与新品发布会，在GMIC大会期间成功举办。纷享销客创始人&CEO罗旭发表“新时代 新营销 新增长”的主题演讲。

这项由意大利布鲁诺·凯斯勒基金会等机构联合完成的研究创建了首个跨语言多模态AI评测基准MCIF，涵盖英德意中四种语言，包含文字、语音、视频三种模态和13项任务。通过对21个先进AI模型的测试，发现AI在长文本处理、跨模态融合和指令鲁棒性方面存在显著不足，为AI技术改进指明了方向。

联想“三箭齐发”，正式宣布联想问天和联想ThinkSystem全面支持第五代英特尔(R)至强(R)可扩展处理器，重磅发布三大系列新品。

英特尔当然意识到这部分市场是个机会，也许未来RAN支出中会有几十亿美元从定制芯片产品流向英特尔的x86“通用”处理器当中。

“在很长的一段时间内，国内车联网安全确实还只是一张白纸。希望经过一番打磨之后的车联网安全，能够成为东软的一张崭新名片。”

巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上，AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench，揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性，为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。

新零售数字化之“方法论”。