中国人民大学团队开发出SurveyX自动化学术综述生成系统，通过创新的关键词扩展算法、AttributeTree文献预处理方法和大纲优化技术，能够自动搜集文献并生成高质量学术综述。实验显示其性能接近人类专家水平，在引用精确度上甚至略有超越，为应对学术文献爆炸式增长提供了有效解决方案。

Alphabet公司旗下位于英国的人工智能事业部DeepMind开发出一套系统，据称能够以高达94%的准确率诊断超过50种不同的眼科疾病。

在人工智能和自动化重塑产业格局的今天，教育如何为学生打造未来职业竞争力成为关键议题。面对技术快速迭代和就业市场不确定性，教育工作者、家长和学生都在积极探索创新教育模式，以确保下一代在充满活力但充满挑战的职场中茁壮成长。本文深入分析了多所顶尖院校的创新教育实践，展示了如何通过体验式学习、技术融合和全球化视野来培养未来人才。

这项由北京大学和清华大学联合完成的研究首次提出时间自奖励语言模型，通过"锚定拒绝"和"未来引导选择"策略解决了AI自学习中的梯度消失问题。该方法让AI既能从过去的低水平样本中学习反面教材，又能向未来的高水平样本学习正面目标，成功维持了清晰的学习对比信号，在多个基准测试中显著优于传统自奖励方法。

推动个性化服务、可持续性、5G应用、IT运维、安全。

CISO面临勒索软件、商业邮件诈骗、身份攻击等多种威胁。构建安全计划需把安全方案视为产品，通过平衡先进技术、内部协作与风险管理，确保企业业务畅通无阻。

单一数据平台将提供使用和管理块、文件、对象和大型机数据的简化体验，并可作为跨公有云和本地的设备或软件定义灵活使用

今日，微软在Build 2022开发者大会上公布了Azure云平台的一系列更新，其中包括云原生应用、大数据、混合云以及Azure迁移等新功能，未来将给云原生应用的开发人员提供更便捷的服务。

Meta公司开发了一种机器学习模型SEAMLESSM4T，能够实现36种语言之间的近即时语音翻译。该模型采用创新方法，利用互联网音频片段避免了繁琐的数据标注。这一突破性技术有望简化多语言交流，但仍需解决噪音环境、口音等挑战，并关注技术可能带来的偏见问题。

变电站设备巡视工作是检查设备运行状况、掌握设备运行规律、确保安全运行必不可少的基础工作。

清华大学等多家机构研究团队完成了语音分离技术的全面调研，系统梳理了从传统方法到深度学习的技术演进。研究揭示了"鸡尾酒会问题"的核心挑战，分析了各种学习范式和网络架构的优劣，并通过统一实验框架提供了公平的性能基准。调研涵盖了实时处理、轻量化设计、多模态融合等关键技术方向，为学术界和产业界的技术选型提供了重要参考，推动语音分离从实验室走向实际应用。

卡耐基梅隆大学等机构联合发布CameraBench，这是首个专门评测AI理解视频摄像头运动的大规模数据集。研究团队与专业电影摄影师合作，标注了约3000个多样化视频，建立了精确的摄像头运动分类体系。测试发现现有AI模型在理解推拉镜头、跟踪拍摄等运动类型方面准确率仅约50%，但通过专门训练可提升1-2倍，为视频理解和AI电影制作技术发展奠定重要基础。

甲骨文在与英国高等教育机构谈判全国框架协议前进行了Java审计要求。该协议价值高达986万英镑，相比标准商业定价可为机构节省4500万英镑。自2023年1月甲骨文推出Java SE通用订阅后，许可从按用户改为按员工收费，成本增加2-5倍。英国教育数字解决方案提供商Jisc经过18个月谈判达成此协议，为面临财务压力的高校提供定制化许可方案。

HSE大学研究团队提出了RiemannLoRA方法，创新性地将黎曼几何引入大型模型的低秩适应训练中。该方法通过统一框架同时解决了初始化选择和过参数化两个关键问题，在常识推理和图像生成任务上都显著优于传统LoRA方法，为人工智能模型的高效训练提供了新的几何视角和实用工具。

英特尔今天推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。虽然仍处于早期阶段，这个新颖的自我监督系统有望成为一个强大的生产力工具，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

采用如华邦电子具备授权与认证机制的安全闪存技术，可有效防御未经授权的访问和恶意攻击，从而保障数据的机密性、完整性和真实性

伊利诺伊大学香槟分校等机构的研究团队提出MiCRo框架，创新性地解决了大语言模型偏好学习的多样性问题。该框架采用两阶段方法：先通过混合建模从二元偏好数据中提取多种潜在偏好模式，再利用情境感知路由根据用户具体需求动态调整偏好权重。实验证明，MiCRo不仅能有效捕捉多样化人类偏好，且仅需少量标注数据即可实现个性化适应，在多个数据集上显著优于现有方法，为构建更具个性化的AI系统提供了新思路。

来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS，解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化，在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计，通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移，有望改变企业AI部署模式。

想象一下你要整理一间塞满各种物品的仓库。如果每次寻找一件物品都需要将所有东西都检查一遍，效率会非常低下。类似地，当人工智能处理长视频时，它需要处理大量的信息，这就像在一个超大的仓库中找东西。

Cora是一项来自西蒙弗雷泽大学的研究，提出了一种利用少步骤扩散模型进行对应感知图像编辑的新方法。它通过三大创新解决了现有编辑技术的局限性：对应感知噪声校正、注意力插值映射和结构对齐。这使Cora能够出色处理非刚性变形、物体替换和添加等复杂编辑任务，同时保持图像身份和结构的完整性。研究显示，Cora不仅在质量上超越其他少步骤编辑方法，还与计算密集的多步骤技术相媲美。