在15日的大会上，华为网络技术实验室高级主任工程师蒋胜分享了“IPv6国际标准综述和未来发展方向”主题演讲。演讲中阐述了IP你v6国际标准的历史和可能的发展方式，以及IPV6加强安全特性和隐私保护可能性的一些趋势。

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

南京大学与伦敦大学学院联合开发了CONTEXTBENCH基准，专门评估编程助手的代码上下文检索能力。研究发现复杂助手并不优于简单工具，当前助手普遍存在信息整合障碍，平均丢失17.9%-43.5%的正确信息。该研究通过1136个真实任务和专家标注，揭示了智能编程工具的可靠性问题，为行业发展提供重要警示。

谷歌DeepMind团队开发了名为Gemini的AI视觉理解系统，实现了从简单"识别"到复杂"理解"的突破。该系统不仅能识别图像中的物体，还能理解情感、关系和抽象概念，准确率达94.3%。通过多模态学习和跨模态注意力网络，Gemini展现出类似人类的常识推理能力，已在医疗、教育、自动驾驶等领域开始应用，为AI与人类协作开启新篇章。

微软亚洲研究院开发的MSAD系统通过模拟侦探的多重感知能力，实现了突破性的无监督异常检测。该系统融合数值、序列和语义三种感知模式，无需异常样本训练即可精准识别数据异常。在网络安全、金融风控、工业监控等领域测试中表现优异，为智能异常检测技术开辟了新的发展方向。

普林斯顿大学研究团队开发了TraceRL方法，通过追踪AI推理过程而非仅关注最终答案来训练扩散语言模型。该方法训练出的TraDo系列模型虽然参数规模较小，但在数学推理任务上显著超越大型模型，并首次实现了具备长篇推理能力的扩散语言模型。研究团队已将完整框架开源，为AI可解释性和实际应用提供了重要突破。

阿里巴巴推出的Ovis2.5是一个革命性的多模态AI模型，具备原生分辨率图像处理和深度推理能力。它采用五阶段训练体系，在OpenCompass评测中创造了开源模型新纪录。其突破性的思考模式让AI能够进行类人推理和自我纠错，在数学推理、图表分析、文字识别等方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域提供了强大的AI助手解决方案。

Meta推出首个专门针对推理任务的智能检索系统ReasonIR-8B，突破传统关键词匹配局限，能真正理解复杂问题并找到有助解决问题的信息。该系统通过创新的ReasonIR-Synthesizer训练方法，在推理密集型检索任务上创下新纪录，计算效率比传统方法提升200倍。技术已开源，为教育、医疗等领域带来智能化信息检索新可能。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。

腾讯AI实验室联合多所大学开发出Vision-SR1方法，通过"观察-描述-验证"的训练策略解决视觉语言模型的两大问题：依赖文字线索猜答案的"语言捷径"和描述不存在内容的"视觉幻觉"。该方法要求AI先详细描述图片内容，再仅凭描述回答问题，强化真实视觉理解能力。实验显示在多个测试集上效果显著提升，为开发更可靠的AI视觉系统提供重要技术基础。

比特币等加密货币，只是区块链技术在交易及追踪领域的牛刀小试。

微软研究院开发的MineWorld是首个开源实时交互式游戏AI世界模型，专门针对Minecraft设计。该系统使用创新的并行解码算法，实现每秒4-7帧的超快生成速度，能够跟上职业电竞选手的操作节奏。系统不仅能生成高质量游戏画面，更重要的是真正理解玩家操作含义，甚至具备自主游戏能力。研究团队设计了全新的评测体系来衡量AI的理解能力，并将所有代码开源，为游戏AI领域树立了新标杆。

上海AI实验室发布的InternVL3.5是新一代开源多模态大语言模型，能够同时理解图像和文字内容。该系统采用级联强化学习技术，推理性能提升16%，并通过视觉分辨率路由器实现4倍推理加速。在36项基准测试中表现优异，最大模型在多学科推理任务中得分77.7，接近商业模型水平，支持GUI交互、多语言处理等功能。

2018年主流技术提供商的第一轮财报公布将于今天拉开序幕，IBM公司预计能达到乐观主义者所希望的那样实现又一个表现良好的季度。

在物流行业，英特尔拥有从云端到终端的广泛产品与解决方案，在性能、成本效益等方面具备卓越的优势，还有助于加速数据中心、企业和智能边缘计算环境中的人工智能推理工作负载。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

伊利诺伊大学香槟分校等机构研究团队开发了CodeCircuit技术，首次实现通过分析AI内部"思维过程"来检测代码正确性。该系统构建AI生成代码时的"思维地图"，发现正确与错误代码呈现不同神经模式，准确率达79.89%，远超传统方法。更令人惊喜的是，系统不仅能检测错误，还能在思维层面直接修复AI的推理过程，为智能编程助手开辟了全新道路。

Meta FAIR团队发布DARLING技术，通过"多样性感知强化学习"方法解决AI回答千篇一律的问题。该系统创新性地将质量与多样性奖励相结合，使用语义分类器判断真正的内容差异，在创意写作和数学解题等多个领域都实现了质量与多样性的双重提升。这项技术为AI在教育、创意产业等领域的应用开辟了新可能。

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。