一支极为低调的创业团队背后的传奇故事。

DiMeR是由香港科技大学研究团队开发的创新3D网格重建模型，通过解构式设计将形状和纹理分离处理。模型使用法线图专门重建几何形状，再用RGB图像生成纹理，成功解决了传统方法中的训练歧义问题。实验表明，它在重建精度上比现有方法提升超过30%，并在多视图重建、单图像转3D和文本到3D生成等多任务中表现出色。这一突破性工作大幅降低了3D内容创作的门槛，为游戏开发、虚拟现实和电影制作等领域提供了强大工具。

在过去的2018年，我们做了一个对共享办公行业的分析报告，包括很多方面，我一一来说

华为联合多所高校发布TeleMath数据集，这是首个专门评估大型语言模型在通信数学问题求解能力的基准测试。研究团队设计创新的合成数据生成框架，从50个专家问题扩展至500个测试样本，涵盖信号处理、网络优化等七大领域。评估结果显示，专门的推理模型明显优于通用模型，为通信AI应用指明方向。

斯特拉斯堡大学团队提出POLAR方法，创新性地将多视角点云配准问题转移到自编码器潜在空间中求解。该方法专门设计了处理各向异性噪声、遮挡和外点的损失函数，并采用多起点优化策略实现全局收敛。在合成和真实数据上的实验表明，POLAR在处理严重退化数据时显著优于现有方法，特别在SMLM显微镜数据上表现出色，为生物医学成像等领域提供了重要技术突破。

既然电影已经下映，下面也就无所顾忌地剧透了。说起复联里最令人印象深刻的场景，恐怕很多人都会想起上一部复联3中灭霸那毁天灭地、匪夷所思的著名响指：

香港浸会大学等机构联合开发的AdamMeme框架，通过多AI智能体协作，能够动态生成个性化测试样本来评估AI模型理解网络表情包恶意内容的能力。该框架突破了传统静态评估的局限，针对每个模型的弱点进行深度探测，实验显示即使是GPT-4o等顶级模型也存在认知盲点，为AI安全评估提供了新思路。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

多年来，计算机硬件一直是一个乏善可陈的市场。占主导地位的x86微处理器架构正在触达可通过小型化实现性能增长的极限，因此制造商们的目光聚焦于在芯片中封装更多核心上。

这项由德国博世人工智能中心和卡尔斯鲁厄理工学院联合开展的研究，创造了名为TAPAS的多智能体机器人规划框架。该系统巧妙结合大型语言模型和符号规划，让机器人能够理解复杂自然语言指令并动态适应新任务需求。在多个测试中表现优异，为未来智能机器人发展指明方向。

阿里巴巴DAMO院推出开源多语言大模型Babel，支持全球25种主要语言，覆盖90%世界人口。采用创新的层扩展技术而非传统继续训练，推出9B和83B两个版本。在多语言任务评估中表现出色，83B版本接近GPT-4o性能，特别关注印地语、孟加拉语等被忽视的大语言群体，推动AI技术的包容性发展。

MIT研究团队开发出突破性技术，让机器人能够同时理解多种类型的人类反馈，真正掌握人类的深层意图和偏好。这项技术通过融合偏好比较、演示学习等多种反馈方式，使机器人在任务成功率和用户满意度上分别提升30%和40%，为未来人机协作开辟了新的可能性。

“‘人’是超写实数字人，‘数’是背后的数据和资产，‘场’是超写实虚拟场景，如果我们把这三块全部做好、做扎实，就能在未来十年里成为魔都元宇宙行业中的头部企业。”

早期技术采用者们已经意识到，AI方案能否成功落地完全取决于数据。而在F1赛场上，数据同样是通往成功的必由之路。F1赛车配备有300多个传感器，负责记录影响车速的每一个微小变化——从空气动力学到海拔高度，再到气温、压力、振动、车身压力、发动机性能乃至轮胎状况。

一夜秋风将北京拉入了寒冬，同样在寒冬中挣扎的还有中美银行业，在风雪交加中奋力求生。今年上半年，我国58家上市银行整体净利润同比增长3.49%，但增速同比放缓，拨备前利润同比下降1.78%。上市银行平均总资产收益率和加权平均净资产收益率均有下降。

随着2021年的到来，政府领导者仍将面临疫情及其后果所带来的不断变化的挑战。为了应对这些挑战、并在面临成本削减压力的情况下保持数字创新步伐，政府首席信息官和信息领导者必须将不断扩大的关键业务优先事项与长期技术和信息（I&T）投资相联系。

如果真把小韩当成“水货”，那可大错特错了。

OpenStack基金会（OSF）正式演进为开源基础设施基金会（Open Infrastructure Foundation, OIF），开源社区将持续开发优秀的基础设施软件，满足实际生产应用中的各类需求。

这篇论文介绍了GRE套装，一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略，GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标，在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法，为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。

香港大学团队开发的OmniPart系统实现了AI领域的重要突破，让计算机首次具备了像人类一样的"零件思维"。该系统能从单张2D图片生成具有清晰零件结构的3D模型，用户可通过简单的颜色遮罩控制分解过程。系统采用两阶段设计：先进行结构规划预测零件位置，再同步生成所有零件。实验显示其性能显著优于现有方法，生成效率提升20倍，为3D内容创作、游戏开发、虚拟现实等领域开辟了新的可能性。