昇腾智造解决方案是基于昇腾AI基础软硬件平台面向工业制造企业打造的一站式AI使能解决方案，主要应用于质量检测、测量定位、设备看护、厂区安全等生产和运营管理场景，助力企业的数字化和智能化转型。

前一段时间全球芯片荒闹得沸沸扬扬，美国、日本占据了半导体产业链第一梯队，其实欧洲有一个国家在芯片制造领域也拥有很高的话语权，那就是风车之国荷兰。

云从科技在此次峰会上展出了针对保险行业的重点解决方案,立足AI优势,结合大数据分析技术,帮助保险机构重塑关键职能和流程,实现智能化转型升级。

上海人工智能实验室等机构联合发布的最新研究，开发出能够像人类专家一样"阅读"化学分子图像的AI系统GTR-Mol-VLM。该系统采用模仿人类思维的"图遍历视觉思维链"方法，在处理含缩写的复杂分子图像时准确率达84.50%，比现有最佳方法高出约14个百分点，为药物研发和材料科学等领域的数字化转型提供了重要技术支撑。

这篇研究介绍了PISCES——一种能精确从大语言模型参数中移除特定概念知识的创新技术。与现有方法不同，PISCES通过解缠器模型识别概念相关特征，直接编辑模型参数，实现了更精准的知识移除。在Gemma和Llama模型上的测试表明，该方法不仅有效降低了目标概念的准确率（低至7.7%），还保持了模型在无关领域的高性能，并显著提高了对"重新学习"的抵抗力。这一突破为AI系统的安全部署和合规使用提供了新的可能性。

这项由华盛顿大学和微软联合开发的OMNIGUARD研究，提出了一种高效的AI安全检测方法，能够跨越语言和模态（文本、图像、音频）识别有害内容。该方法通过发现大型语言模型内部的通用表示，构建轻量级分类器，比现有方法准确率高出11.57%-20.44%，同时速度提升约120倍。OMNIGUARD在73种语言和多种模态攻击测试中表现出色，展示了极高的数据效率和适应性，为AI系统安全防护提供了重要突破。

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人工智能在快速发展，但企业却很难采用这种高度复杂的技术。

英特尔研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上联合发表的一篇论文，展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。

近期，一些媒体在实际体验过夸克网盘电脑端的播放器和PDF阅读器功能后，认为它对学习效率的提升非常明显，很多独家功能跟电脑适配的非常丝滑。

这篇研究深入探讨了大语言模型在处理不同语言长文本时的位置偏差现象。研究团队分析了英语、俄语、德语、印地语和越南语五种语言，发现位置偏差主要由模型决定而非语言特性，Qwen模型偏好文本末尾位置信息，挑战了传统认为模型偏好早期信息的观点。研究还揭示明确告知模型正确上下文位置反而降低性能，而熵分析表明当正确信息位于模型偏好位置时，不确定性反而增加，为多语言AI应用提供了重要指导。

Google DeepMind 最近在《自然-医学（Nature Medicine）》期刊上发表研究报告显示，它迎来一项里程碑式的医疗成就，它的 AI 在诊断眼疾上与人类医生一样出色。

美国研究人员开发了一种人工智能算法，通过分析睡眠测试视频可识别快速眼动睡眠行为障碍 (RBD)。这种睡眠障碍被视为某些严重神经系统疾病的早期预警信号。研究团队表示，RBD 可能是帕金森病或痴呆症的早期征兆，影响全球约 8000 万人。该算法在 2D 摄像头记录的视频中实现了近 92% 的诊断准确率，有望提高 RBD 的诊断效率和准确性。

9月4日， ABC SUMMIT 2018百度云智峰会在上海举行，百度与浪潮共同发布了本届大会的一款重量级产品——ABC一体机3.0，将浪潮领先的AI基础架构，与百度强大的人脸、语音、视频等通用AI和面向工业质检、金融风控等专用AI相融合……

这篇研究通过创新的"先描述后推理"方法，解决了视觉语言模型在学习推理过程中容易走捷径的问题。研究团队开发的Visionary-R1模型不依赖任何推理链标注数据，仅使用问题-答案对和强化学习，就实现了超越GPT-4o等商业模型的视觉推理能力，为AI推理能力的提升开辟了新途径。

英伟达今天推出了一款名为StormCast的人工智能模型，它可以帮助研究人员更准确地预测天气。

大模型在严肃医疗场景中迈出了从“知识记忆”向“临床推理”跃迁的关键一步。

这项研究提出了首个统一的可解释AI生成内容检测框架IVY-FAKE，能同时处理图像和视频。研究团队创建了一个包含15万多个带有详细注释样本的大型数据集，并开发了IVY-XDETECTOR模型，不仅能准确识别AI生成内容，还能用自然语言解释判断理由。实验表明，该模型在多个基准测试中显著超越现有方法，在检测准确率和解释能力上均达到了新高度，为打击虚假信息提供了有力工具。

ElevenLabs是一家刚刚完成1.8亿美元融资的人工智能初创公司，主要以其音频生成能力而闻名。该公司通过推出首个独立的语音转文本模型Scribe，迈出了另一个技术方向。该初创公司估值为33亿美元，已帮助许多其他公司提供语音转文本服务，利用其庞大的声音库。然而，该公司现在希望进入语音检测领域，与Gladia、Speechmatics、AssemblyAI、Deepgram和OpenAI的Whisper模型竞争。

ALPHAONE（α1）是伊利诺伊大学香槟分校和加州大学伯克利分校共同研发的通用框架，能在测试时灵活调节大型推理模型的思考速度。这一框架引入"α时刻"概念，在此之前通过随机过程动态安排慢思考转换，之后则确定性地终止慢思考并促进快速推理。与现有方法相比，α1在数学、编码和科学推理基准测试上取得显著提升，平均准确率提高4.65%-6.15%，同时保持更高效率。研究发现模型先慢后快的思考模式效果最佳，这与人类常见的思考模式不同，为AI推理设计提供了新见解。