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。

所幸的是，大数据与人工智能（Artificial Intelligence，AI）的兴起，正让新药的研发走出这个“双十”困局，使药物研发的进度得以加速，成功率得以提高，同时成本也得以大大降低。

苹果发布搭载3nm A17 Pro芯片的iPhone 15 Pro（附机型对比）

当前AI技术正引发一场"认知迁移"，重新定义专业价值和工作方式。不同于以往技术革命，AI不仅自动化任务，更开始承担判断、语言和创意表达，模糊了人机界限。面对这一转变，专业人士呈现五种态度：积极拥抱者、被动适应者、主动抵制者、未受影响者和边缘化群体。AI采用速度超越理解速度，重塑认知领域的同时也带来身份认同危机。这场迁移将重新定义角色、价值观和整个职业阶层，需要制度层面的具体应对措施。

这项由谷歌联合22所顶尖院校开发的研究首次推出了多语言多模态金融AI评测基准MultiFinBen，测试AI在五种语言和三种信息模态下的金融任务处理能力。结果显示即使最强的GPT-4o也只达到50.67%准确率，在多语言任务上仅7.50%，揭示了当前AI技术在实际金融应用中的严重不足，为行业发展指明了改进方向。

“技术必须和时代的商业需求一致，这样才能产生真正可以持续发展的产品。”

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

LMGAME-BENCH是一项创新研究，通过六款经典游戏评估大语言模型的游戏能力。研究发现直接让模型玩游戏效果不佳，因此团队设计了感知、记忆和推理支架来解决视觉识别弱、提示敏感和数据污染等问题。测试13款顶级模型显示，o3和o1表现最佳，且不同游戏考验不同能力组合。有趣的是，在某一游戏上训练模型不仅提升该游戏表现，还能增强其在规划和决策任务上的能力，证明游戏环境既是有效的评估工具，也是有价值的训练场景。

蚂蚁集团研究团队开发了梯度引导软掩码技术，解决大语言模型在用户行为理解方面的局限性。该技术通过自适应调节注意力机制，让模型从局部关注平滑过渡到全局理解。在支付宝1.4亿用户数据上的实验显示，这种方法在9项用户认知任务上均取得最佳表现，0.5B参数的专用模型甚至超越了8B参数的通用模型，为个性化服务和用户理解提供了新的技术路径。

字节跳动团队开发的MOSAIC系统突破了AI绘画的关键难题：多角色生成时的身份混乱。通过创新的语义对应机制和分离技术，MOSAIC能准确生成包含4个以上主体的复杂图像，每个角色都保持独特特征不串戏。该系统基于120万张精标注图像训练，在权威测试中全面超越现有方法，为AI内容创作带来革命性提升。

这项研究介绍了EgoZero，一种创新的机器人学习系统，能够仅通过Project Aria智能眼镜捕获的人类示范数据，训练出零样本迁移的机器人操作策略。研究团队提出了一种形态无关的状态-动作表示方法，使用点集来统一人类和机器人数据，并开发了从原始视觉输入中提取准确3D表示的技术。在没有任何机器人训练数据的情况下，EgoZero在7种真实世界操作任务上实现了70%的成功率，展示了强大的泛化能力，为解决机器人学习中的数据瓶颈问题提供了新思路。

布尔诺理工大学研究团队开发了DiCoW和DiariZen两个系统，用于解决多人对话中的语音识别难题。该系统巧妙结合说话人分离与语音识别技术，在国际挑战赛中获得第二名，能处理15种语言的对话场景。研究发现系统具备良好的跨语言泛化能力，即使主要用英语训练也能处理其他语言。团队已开源相关模型，为会议记录、多语言交流等实际应用提供了强大工具。

NVIDIA研究团队开发了OCR-2系统，让AI能够像程序员一样对自己编写的代码进行"自我批评"和改进。他们构建了包含250万个编程问题-解决方案-批评组合的史上最大代码推理数据集，采用两阶段训练方法，让AI既能写代码又能评价代码质量。该系统通过生成多个解决方案并自我筛选，显著提升了代码生成准确率。

卡耐基梅隆大学研究团队通过系统实验揭示了AI长链式推理的关键机制，发现高质量训练数据、精巧奖励设计、合适思考空间和多样化数据是让AI学会深度思考的四大要素。研究表明，通过监督学习初始化加强化学习优化的组合方法，AI能够像人类一样进行分支推理、错误纠正和自我验证，为智能教育、科研辅助和复杂决策等领域应用奠定基础。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。

在十几年的发展历程中，艺赛旗以一个行业老兵的姿态，穿越了一个又一个的数字化风浪，在技术、产品、商业模式、生态上构建出全面的竞争壁垒，由此也成为中国RPA赛道当之无愧的领头羊。