斯坦福大学等机构研究发现，即使是最先进的AI推理模型在数学不等式证明中也存在严重缺陷。虽然这些模型能在65%的情况下给出正确答案，但推理过程的整体正确率仅为10%。研究通过新开发的IneqMath数据集和AI评判系统，揭示了当前AI在严密逻辑推理方面的根本性挑战，为AI数学推理能力的评估和改进提供了重要参考。

浙江大学ReLER实验室研究团队提出了SEED-GRPO，一种基于语义熵的不确定性感知策略优化方法，用于改进大型语言模型的训练。该方法通过计算模型对不同问题回答的语义多样性，来识别模型的不确定性程度，并据此动态调整学习力度。在五个数学推理基准测试上，SEED-GRPO取得了显著的性能提升，平均准确率达58.2%，在AIME24基准上更是达到56.7%，超越了许多参数量更大的模型，展示了不确定性感知学习在人工智能训练中的巨大潜力。

这项由东京大学、京都Rist公司和Sakana AI合作完成的研究提出了一种创新的AI数学推理训练方法。通过将监督学习和强化学习巧妙结合，先用长期监督学习提高准确率，再用强化学习优化效率，成功实现了"又准又快"的目标。该方法在权威的AI数学奥林匹克竞赛中获得第8名，并承诺完全开源。

电力是关系国计民生的重要行业之一，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等多个环节，随着高压、大容量、长距离输电等工程的发展，电力系统的复杂性越来越高。

发挥中国移动云和算力网络优势，激发数据要素潜能，基于云原生存储计算底座，围绕10亿移动用户位置信令、画像等基础数据，融合政务、文旅、商业等外部数据，实现统一接入、统一管理、统一分析、统一发布，构建“时-空-人”一体化的时空大数据平台能力，打造面向多场景的行业应用。

保险行业的实质就是一种数据业务。凭借强大的业务量队伍以及作为业务基石的发病率/死亡率数据，保险公司的产品始终以大规模数据存储库的开发和分析为前提，根据用户群体的寿命和健康状况预期提供财务保护。

蚂蚁区块链科技（上海）有限公司（以下简称蚂蚁数科）围绕数据要素为核心，融合隐私计算、区块链、大数据、可验证计算等技术推出隐私协作平台（简称FAIR平台），实现面向数据开放与数据基建的隐私增强型数据计算枢纽，并在监管、营销、风控、民生等多个垂直领域的落地使用，推动了隐私安全、可信的数据共享及价值流转。

谷歌DeepMind和伦敦大学学院研究发现，大语言模型在面对反驳时会迅速失去信心并改变答案，即使反驳是错误的。研究显示LLM既会对自己的答案过度自信，又对批评异常敏感，表现出与人类相似但又独特的认知偏差。这种行为对多轮对话AI系统构成威胁，最新信息可能对LLM推理产生不成比例的影响。

Zoom研究团队发现了让AI"写少想快"的新方法——思维草稿法，通过模仿人类简洁思考方式，让AI只记录关键信息而非详细解释。实验显示这种方法在保持90%以上准确率的同时，只需使用传统方法7.6%的文字量，大幅提升处理速度并降低成本，为AI应用的普及和可持续发展开辟了新路径。

牛津大学研究发现，尽管大语言模型在医学考试中表现出色，但在实际应用中效果大打折扣。研究显示，LLM直接测试时能94.9%准确识别病症，但人类使用LLM诊断时准确率仅34.5%，甚至低于不使用AI的对照组。问题源于用户提供信息不完整、LLM理解偏差等人机交互问题。专家指出，仅凭非交互式基准测试评估LLM存在误导性，需要真实的人机交互测试才能准确评估AI系统的实际性能。

在今天的智能录音笔新品发布会上，科大讯飞正式对外发布了两款智能录音笔产品，可以满足“打工人”和求学者的各种不同需求。

2021年6月3日，上海音智达信息技术有限公司（简称音智达）CEO孙晓臻日前表示，通过与亚马逊云科技紧密合作，打造以机器学习为核心、帮助客户实现数据智能的能力，音智达能够更好地满足客户挖掘海量数据价值的迫切需求，持续获得竞争优势。

这篇研究介绍了一种新型"逆效能驱动多模态融合"（IEMF）技术，灵感来自大脑处理多感官信息的方式。当单一感觉信号较弱时，大脑会增强多感官整合效果；信号强时则降低融合依赖。中国科学院研究团队将这一机制应用于AI系统，使其能够动态调整多模态信息融合强度，不仅提高了模型在视听分类、持续学习和问答任务上的性能，还将计算成本最高降低了50%。这种方法在不同网络架构中都表现出色，为构建更高效、更接近人类感知方式的人工智能系统开辟了新途径。

人工智能机器视觉技术在质检领域的应用，为工业流水线带来了精准度高、速度快、稳定性高、信息集成与留存等明显的优势，帮助企业可以更好地进行质量和成本控制。而且现在的机器视觉已经不仅仅在工厂端，其已经成为一个云端融合的系统，持续地推动工业的升级。

英特尔正式推出了首套开源AI参考套件，旨在让企业能够在本地、云端和边缘环境中都更易于部署AI。

今天“数据”的概念已远超过去的范畴，“数据库”的概念也已经不同往日。AI让数据的多模融合变得更为重要，这正是甲骨文持续强调融合数据库在AI时代至关重要的原因。

蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究，创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航，通过执行智能体和守护智能体的协作机制，在GAIA测试中准确率达67.89%，稳定性提升17.3%，荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径，具有广阔应用前景。

英伟达计划深入推进企业计算业务，后续将每两年为CPU和数据处理单元（DPU，又称SmartNIC）引入新的GPU架构。

乘借数字化东风，医药行业呈现出一片欣欣向荣之景。作为一家高新技术企业，北京英克康健科技有限公司，创新研发的产品已覆盖医药行业各领域，满足各种规模医药企业的管理要求，是中国医药行业管理软件市场的领跑者。

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。