这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。

斯坦福大学和上海交大等机构的研究团队提出了一种为视频世界模型增加长期记忆能力的创新方法。受人类记忆机制启发，他们设计了三种互补的记忆系统：短期工作记忆、基于点云的长期空间记忆和稀疏情节记忆。这种组合允许AI在生成长视频时保持场景的空间一致性，解决了现有模型因有限上下文窗口导致的"遗忘"问题。实验表明，该方法在视角回忆一致性和整体视频质量方面显著优于现有技术，为创建持续一致的虚拟世界铺平了道路。

被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三体科技团队经过长期的研发攻关在柔性制造技术领域已取得了突破性进展，特别是在柔性制造技术难度最大的鞋服无人制造领域取得了领先国际同行的颠覆性成果。

如果说，在以音视频为载体传输信息、进行交互的技术领域，始终飘着一朵“乌云”，那么这朵“乌云”的名字，很可能既不是低延时，也不是高可靠，而是不断变化的应用场景。

这项研究提出了SHARE，一种新型文本到SQL修正框架，它利用三个小型语言模型（SLM）协同工作，实现高效精准的SQL错误修正。SHARE首先通过基础行动模型将SQL转换为行动轨迹，再经过模式增强模型和逻辑优化模型的层次化精细化修正。研究团队还创新性地提出了层次化自演化训练策略，大大提高了训练数据效率。实验结果表明，SHARE在多个基准测试上显著提升了SQL生成准确率，计算成本仅为传统方法的十分之一，并展现出强大的泛化能力，适用于各种生成器模型和SQL方言。

这项研究首次将在线强化学习成功应用于流匹配模型，通过巧妙的ODE到SDE转换和去噪减少策略，显著提升了AI图像生成的精确度和可控性。在复合场景生成、文字渲染等任务上取得突破性进展，为AI生成领域开辟了新的技术路径。

量子计算机或将给密码学乃至企业、社会和政府的财务构成重大威胁。

在今天的这篇文章中，我们将进一步介绍基于鸽子的“鸽联网”是如何工作的，以及其中的现实意义。

当今世界正加速迈入数字文明时代。

下面我们将对过去的几年中，医疗保健领域所取得的进展，以及在未来几年可能会出现的变化展开详细的叙述。

在不少中国的投资人和合作伙伴们的眼中，这是个落地的好项目。其母公司AitherCO2，已经在欧洲和北美耕耘八年，通过节能改造，帮助2000个客户节省超过7亿美元的能源开支。

世界上有几百种编程语言，而真正流行的不过20余种，Python就是其中之一。多年前，Guido van Rossum创造了Python，成为了如今的「Python之父」。面对数百万人忠诚拥趸，Nick Heath与van Rossum共同探讨了Python的过去以及未来。

AMD对赛灵思的收购已经完成，最终成本接近490亿美元——这个数字远远高于2020年10月刚刚宣布交易时预估的350亿美元。多花的钱，自然就是过去一年半以来AMD优异市场表现带来的股价上涨。

这篇研究论文《段级策略优化》提出了一种介于词元级和轨迹级之间的新型强化学习框架SPO，用于提升大语言模型的推理能力。研究者将生成序列划分为连续段落，并在段级粒度上估计优势，实现了更精确的信用分配和更准确的优势估计。SPO框架包含灵活段落划分、基于蒙特卡洛的段落优势估计和段落优势策略优化三个核心组件。研究团队基于此框架设计了SPO-chain和SPO-tree两个特定实例，分别针对短链思维和长链思维场景。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

本文详细探讨了 MCP（Model Context Protocol）的工作原理、部署方法与应用实践，通过 Claude Desktop 和 Open WebUI 将 AI 模型与外部数据、工具无缝连接，同时分析了安全性及扩展性挑战。

这篇论文比较了AI辅助软件开发中的两种新兴范式："直觉式编码"(Vibe Coding)和"智能体编码"(Agentic Coding)。Cornell大学研究团队的综述揭示了两种方法的根本区别：直觉式编码强调开发者与AI的对话式交互和创意探索，而智能体编码实现了自主软件开发，能独立执行复杂任务。研究探讨了这两种范式的概念基础、技术架构、应用场景和未来发展路线图，指出它们并非对立，而是可以在软件开发生命周期的不同阶段互补，形成统一的人机协作模式。

2023 年11月29日，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出Amazon Q，这是一种新型生成式AI支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。

亚马逊发布Nova Premier AI模型的首个全面安全评估报告，针对化学生物武器、网络攻击和AI自主研发三大高风险领域进行了系统性测试。研究采用自动化基准测试和人工评估相结合的方法，并邀请第三方机构独立验证。结果显示Nova Premier虽然在各领域知识水平有所提升，但实际危险操作能力仍在安全阈值内，可安全向公众开放。