这项由上海人工智能实验室等机构联合发布的研究提出了VeBrain框架，成功解决了多模态大语言模型在现实世界应用中的关键挑战。VeBrain通过将机器人控制重新定义为2D视觉空间中的文本任务，统一了多模态理解、视觉空间推理和物理控制三大能力。研究团队还创建了包含60万条高质量指令数据的VeBrain-600k数据集，并设计了创新的机器人适配器将模型决策转化为实际运动。实验结果表明，VeBrain在13个多模态基准和5个空间智能基准上表现优异，并在实际机器人应用中展示出强大的适应性和组合能力。

人们普遍认为，AI科学家每天的工作是构建高大上的模型，但其实绝大多数时间都用在了数据上，他们也想用好的数据帮助建模，但结果却是像围城一样——这是很多AI科学家共同的难题。

　2024上海世界移动通信大会期间，得翼通信以射频领域新锐之姿，正式发布了全球首款RPU(Radio Processing Unit)射频增强处理器和解决方案。

华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对语言抽象结构的深度理解，为开发手语翻译技术和改善聋哑人群数字交流体验开启了新可能。

我们跟英特尔“狠角色”聊了聊AI：不只是芯片，还有更牛的底牌...

想象一下，你最喜欢的小说读完了，合上书本的那一刻，心中不免有些失落——这些熟悉的角色的故事就此结束了。但如果能让这些角色继续"活"下去呢？就像《苏菲的世界》中的那句话："如果你说的是真的，我要从书中逃出去，走自己的路。"这正是BookWorld要实现的愿景。

对于多数人来说，大厂或许仍是工作的最优解。但也不得不正视大厂的光环的确在褪去。经历了大厂一波又一波的裁员，留下来的人似乎成为了“幸运儿”，只是“幸运”并不一定，压力却是必然。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，那些留在大厂的人们。

中科院团队发布BaseReward多模态奖励模型，通过系统性实验建立了构建高性能多模态奖励模型的完整方法论。该模型采用简洁的两层架构设计，在精心筛选的280万偏好数据上训练，在多个权威基准测试中创下新纪录，准确率提升超过11%。研究还发现纯文本数据能显著提升多模态判断能力的重要现象，为AI对齐技术发展提供了重要指导。

VisTA是一种新型强化学习框架，使视觉AI能够自主探索、选择和组合多种视觉工具。与传统方法不同，VisTA无需人工监督，通过反复尝试学习哪些工具最有效。研究团队在ChartQA、Geometry3K等测试中证明，VisTA显著优于训练免费基线，特别是在分布外样本上表现更佳。其核心创新在于使用群体相对策略优化算法，让AI代理能够根据实际性能而非预设规则来选择工具，为未来发展更灵活的视觉推理系统铺平了道路。

李飞曾经是公司里技术最精湛的程序员，当他晋升成为技术负责人后，他发现许多事情不再像写代码那样简单。

2021,阿里云视频云全景创新峰会,努力尝试站在近景和远景之处,全景观察这个时代的超视频化课题。

“现在一股新的文化浪潮居然想要重复黑莓当初走过的道路，真是太奇怪了。”

在中国AIGC产业峰会的现场，20位大咖展开激辩。从软件应用、智能终端乃至具身智能等，AIGC正在全面席卷，「你好，新应用！」成为本届AIGC峰会主题。

港大研究团队开发了χ0机器人操作框架，通过模型算术、阶段优势和训练部署对齐三种技术的协同，系统性解决了机器人学习、训练和实际部署三个阶段间的不匹配问题。该系统在复杂的服装操作任务上成功率提升250%，仅用20小时数据和8块GPU就实现了24小时连续稳定运行，为机器人技术从实验室走向日常应用提供了重要突破。

IBM研究团队通过CRAFT系统揭示AI助手在面对恶意用户时的脆弱性。该研究发现，即使最先进的AI助手在遭遇精心设计的诱导攻击时，政策违反率高达70%，远超传统攻击方法。团队开发的τ-break测试集专门评估AI在政策遵守方面的表现，结果显示现有防御措施效果有限。这项研究为AI安全评估提供了新视角，强调需要考虑恶意用户场景，对未来AI系统的安全部署具有重要指导意义。

打破规矩，比在规矩中做得好，更重要。

本篇先介绍商用阶段的六大主流应用，后面会介绍萌芽期的四个新兴应用。

Meta研究团队推出RecoWorld，这是首个专为智能推荐系统打造的虚拟训练环境。该系统通过虚拟用户与推荐系统的多轮对话互动，让算法在安全环境中学习理解和响应用户指令。RecoWorld支持文本、多模态和语义编码三种内容处理方式，能够模拟真实的用户行为和社交互动，为推荐系统的训练和评估提供了全新的解决方案，有望显著改善未来的个性化推荐体验。

NVIDIA等机构联合开发的PhyCritic系统首次让AI具备了物理学家般的评判能力。该系统采用创新的"自我参照"机制，在评判其他AI回答前先基于物理原理给出自己的答案作为参考标准。通过两阶段训练策略，PhyCritic不仅掌握了深度物理推理能力，还能准确评估涉及物理世界交互的AI回答质量，在多项评估中显著超越传统方法。

经历过Hadoop大起大落的Cloudera还会有一个怎样的未来？