利用人工智能编织反洗钱的天网是金融机构的必然选择，无论是纵向深入（数据深挖掘）还是横向合作（跨机构或者跨行业），虽然道路险阻，但未来可期。

蒙特利尔大学等机构联合开发的LATENTLENS工具揭示了AI视觉理解的新秘密。研究发现，传统方法严重低估了AI系统的视觉理解能力，实际可解释性从23%飙升至72%。更令人惊讶的是发现了"中层跃迁"现象——视觉信息进入语言模型时直接对应到中间层的语义理解，而非基础层。即使完全没有语言训练的视觉系统也展现出高度可解释性，暗示视觉与语言认知存在深层共性，为人工通用智能发展提供重要启示。

清华大学团队开发出革命性的张量积注意力技术，让AI系统学会"智能遗忘"，将传统AI的完整记忆模式转变为类似人脑的选择性记忆。该技术通过巧妙的数学分解，将复杂信息压缩为关键特征，在保持甚至提升性能的同时，内存占用减少90%，处理速度显著提升，特别适用于长文档处理，为AI应用的普及和效率提升开辟了新路径。

由于肺部拍片是断层扫描，医生要检查一个完整的肺部，需要看400张左右的影像。

一篇最新论文，再次引发人们对于谷歌、微软以及亚马逊所提供图像识别服务的偏见担忧。

这项由清华大学、上海AI实验室等顶级研究机构联合完成的研究，系统分析了当前大推理模型存在的"过度思考"问题，并提出了从推理过程、训练方法、强化学习到架构创新的全方位解决方案。研究发现AI模型经常对简单问题进行冗长推理，浪费大量计算资源，通过多种优化技术可显著提升推理效率，为AI技术的普及和产业化应用提供重要支撑。

“百度智能云这场论坛简直就是AI时代的‘寻宝地图’”，参加百度智能云与物联网论坛的产业开发者如是说。

这项由香港理工大学和复旦大学联合领导的研究提出了"自适应无分类器引导"(A-CFG)技术，用于改进AI文本生成。传统CFG使用静态无条件输入，而A-CFG能识别模型在生成过程中最不确定的部分，动态地重新掩码这些低置信度标记，创建针对性的无条件输入。实验表明，A-CFG在多种基准测试中显著优于标准CFG，如在GPQA上提升3.9点，在数独任务上提升8.0点，证明了在迭代生成中动态响应模型不确定性的价值。

香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统，首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计，将感知、决策、反应功能独立分离，让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流，在StreamingBench测试中显著超越现有系统，为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。

中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench，揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法，通过要求AI同时给出答案和精确定位，实现真正可追溯的视觉推理，为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。

这项研究推出了CannyEdit图像编辑框架，通过选择性边缘控制和双重提示策略，实现了前所未有的自然编辑效果。在用户测试中，普通用户仅有49.2%能识别出其编辑痕迹，远低于其他方法的76-89%识别率。该技术无需专门训练，可处理添加、移除、替换等多种编辑任务，为AI图像编辑的实用化应用奠定了重要基础。

为了更好地理解和组织泛知识视频，快手MMU联合哈尔滨工业大学等提出业界首个多模态短视频百科——“快知（Kuaipedia）”

这项由清华大学与快手科技等机构合作的研究构建了包含18.2万个人工标注样本的大规模视频偏好数据集，开发了VideoReward多维度视频评价系统，并提出了Flow-DPO等三种对齐算法，成功让AI视频生成模型学会按照人类偏好创作内容，显著提升了生成视频的质量和用户满意度。

这项NVIDIA团队的突破性研究解决了AI视觉理解中的精确局部描述难题。通过创新的聚焦提示技术和本地化视觉架构，DAM模型能够准确描述图片和视频中任何指定区域的详细内容，性能显著超越现有方法，为医疗诊断、教育辅助、无障碍技术等领域开辟了新的应用前景。

QwenLong-CPRS是阿里巴巴千问文档团队开发的创新上下文压缩框架，专为解决大型语言模型处理长文本的效率和"迷失在中间"问题。该技术通过自然语言引导的动态优化、双向推理层、基于语言建模的标记评价和窗口并行推理四大创新，实现了高达21.59倍的上下文压缩率和显著的性能提升。研究表明，配备QwenLong-CPRS的小型模型甚至能超越专业长上下文模型，为高效处理海量文本开辟了新途径。

ByteDance与南洋理工大学联合开发的MMSearch-R1是首个端到端多模态搜索强化学习框架，让AI学会了"按需搜索"——知道何时依靠内在知识、何时主动搜索外部信息。该系统整合图像和文本搜索工具，通过精心设计的奖励机制训练AI的搜索判断力，在知识密集型任务中准确率超越同规模基线3%，搜索调用减少30%以上，为构建更智能可靠的AI助手开辟了新道路。

“解放双手,变身为假期出行途中的享受者”是众多长途短途驾驶员心中的美好愿景,这也可能是近年脍炙人口的自动驾驶领域最贴近用户诉求的生活场景。

9月22日，浪潮信息边缘计算新品发布暨合作伙伴大会在京举行。

从成立之初，云势数据就坚定地与亚马逊云科技携手，逐步建立起系统的服务能力。如今，AI浪潮席卷而来，云势数据依托多年的技术沉淀，与亚马逊云科技再度联手，进入AI驱动客户互动赛道，开拓下一代客户服务的新边界。

南京航空航天大学团队发现当前AI安全测试数据存在严重问题：超过50%的测试题目不合格。他们开发了MDH智能筛选系统，准确率达95%，并创建了更可靠的RTA数据集。同时发现了两种新型AI越狱攻击方法：D-Attack和DH-CoT，分别针对传统模型和推理模型，成功率最高达98%和66%，为AI安全防护改进提供了重要参考。