MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

作为CIO，我们的核心技能体现在解决问题上。解决问题的能力越强，CIO之路就会走得越顺遂。

1997年,国际象棋冠军卡斯帕罗夫,输给了“深蓝”,一台电脑。于是有人恐惧于“机器至上”的终局。

德克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究团队开发了一种结合卫星图像和AI文本分析的贫困预测新方法。通过分析非洲6万个社区的数据，他们发现融合视觉和文本信息能将预测准确率提升21%。意外的是，AI内置知识比主动网络搜索更有效。研究验证了"柏拉图表征假设"，发现不同模态信息在AI内部形成相似理解模式。该方法为快速、大规模贫困监测提供了新工具，特别适用于人道主义援助和政策制定。

腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。

“成为下一个”或“挑战”ChatGPT的姿势。

究竟这位全能选手有什么特别之处？

雪花晶体主要分为两种类型，但具体形成原因却一直是个谜，而这位加州理工物理学家提出了一个理论来解释该现象。

这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文，研究发现LLM安全研究严重偏向英语，即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注，且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象，且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题，研究者提出了三个未来方向：开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据，以及深入理解跨语言安全泛化挑战。

2020年可以说是DDoS这一“经典”攻击技术的复兴之年。受全球新冠疫情的重大影响，DDoS攻击的量级也在不断加大，业内遭受DDoS攻击的频率创下了新高。

国家将从优化数据产业分类布局，围绕资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向，加强数据产业分类指导。各地方应立足产业基础和资源禀赋，打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区，促进区域数据产业协调发展，为全国一体化数据市场提供产业支撑。

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。

颠覆式创新还是学术诈骗？韩科院联名谷歌发布新模型架构MoR

一方面，华为、BAT等科技和互联网公司正在打破汽车业的传统集中度。另一方面，新晋亮相车展的新兴厂商们实现车型量产，并不意味着它们将进入收获期，未来的一两年时间才是生死大考。

马里兰大学团队开发了名为Huginn的新型AI架构，通过让3.5B参数的小模型学会"深度思考"，在推理任务上达到了50B参数大模型的性能水平。该模型采用循环深度设计，可根据问题复杂度进行1-64轮思考，在数学推理和编程任务中表现出色。这项突破证明了通过优化思考过程而非单纯增加参数规模来提升AI能力的可行性，为更高效、经济的AI发展开辟了新路径。

中国工程院院士，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东15日在浪潮数据中心合作伙伴大会上表示，智慧时代，计算需求呈指数级增长，计算技术、产品与产业面临着多元化、巨量化和生态化的新挑战。

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。

Meta团队开发出CLUE系统，这是一种无需人工标注数据就能判断图像安全问题的AI方法。该系统通过将主观安全规则客观化、智能筛选相关规则、分解复杂条件、消除判断偏见等创新技术，在测试中达到95.9%召回率和94.8%准确率，显著超越传统方法。这项突破为内容平台提供了高效灵活的安全检测工具，有望改变网络内容审核的现状。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

史蒂文斯理工学院研究团队发现大语言模型内部存在"真相神经元"，这些特殊神经元能够识别信息真实性，不受主题限制。研究通过积分梯度方法定位这些神经元，证明抑制它们会显著降低模型在真实性测试中的表现。实验表明，这些神经元主要分布在模型的中间层，且其影响可跨数据集泛化。这一发现为提高AI系统可信度提供了全新视角，有望促进更可靠的语言模型开发。