在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

当其他企业还在低谷中上下求索的时候,二十余年来始终以“数字中国”为使命的神州数码集团,却在2022年一季度业绩大考中给出了营收增长19%、净利润增长20%的优异成绩。

作为中美连续创业者，赵维奇的创业之路非常宽泛，做过社交软件、做过游戏、做过面向极限运动的AR产品等。而现在，赵维奇作为Rokid全球开发者生态负责人，也参与负责Rokid多款软硬件产品设计与研发。他回忆说，最早加入Rokid是在实验室，开发Rokid第一代AR眼镜，相当于是一个小组在做内部创业的过程。

来自35位参与AI项目的高层管理人员的观点，他们一直密切关注AI领域的发展动向，并承诺构建起少炒作、高实用度、更准确且针对性更强的AI方案。

哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法，让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力，在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础，展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

阿里巴巴联合香港科技大学和浙江大学开发的ThinkSound系统，通过引入思维链推理让AI学会像专业音效师一样思考和创作。该系统采用三步式交互流程，支持基础音景生成、物体定制和语言编辑，在多项评测中表现优异，有望降低音效制作门槛并提升创作效率。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

西班牙马德里理工大学研究团队开发了全球首个融入能耗意识的AI评估平台——生成式能源竞技场（GEA），通过对694个评估样本的分析发现，当用户了解AI模型能耗信息后，46%的用户会改变原始选择，更节能小模型的获胜率从50%跃升至75%以上，揭示了能耗意识对AI选择的显著影响，为构建可持续AI生态系统提供重要科学依据。

Facebook公司透露了关于其加密货币Libra的更多细节，用户可以用它购买商品或者以几乎零手续费的方式向他人汇款。

理想MEGA车型上，公司与大疆本来作为供应商的A、B两点，双方共同竞争。在最终拍板之前，CEO专程找了一趟理想，答应能把价格给得更低，最终如愿以偿。

今天分享一场让人眼前一亮的对话。a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）和马克·安德森（Marc Andreessen）与公司最新加入的普通合伙人埃里克·托伯格（Eric Torenberg），为我们揭开了风投世界的神秘面纱。

StepFun团队发布了突破性语音AI系统Step-Audio 2，这是首个真正实现端到端语音对话的模型，能直接处理语音而无需文字转换。该系统不仅能理解语言内容，还能感知情绪、语调等副语言信息，并用自然的语音回应。通过8百万小时语音数据训练，在多项测试中超越GPT-4o等商业系统，代表了人机交互技术的重大进步。

AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞，开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容，成功率超过86%，完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险，对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。

希伯来大学研究团队通过狼人杀游戏验证了AI在异步群体交流中的能力。他们开发的双阶段AI系统能够自主决定发言时机和内容，在21场真人游戏中表现出色。AI的发言时机与人类高度相似，超过40%的人类玩家无法识别AI身份，游戏胜率与人类相当。研究首次实现了AI在群体对话中的主动参与，为AI融入现实社交场景奠定了技术基础，在教育、医疗、客服等领域具有广阔应用前景。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

新加坡国立大学团队突破音视频同步生成技术难题，开发出JavisDiT系统，能像专业导演一样确保声画完美同步。该系统采用创新的双向交叉注意力机制和分层时空先验估计器，在包含10,140个复杂场景样本的JavisBench数据集上全面超越现有方法，为音视频内容创作开辟新可能。

蒙特利尔大学研究团队开发出EARL图像编辑系统，通过强化学习训练让AI能够理解自然语言指令并完成复杂图像编辑。该系统采用"教练式"训练方法，AI在智能评价系统指导下持续改进编辑能力，最终在综合测试中以4.80分超越了包括商业系统Omnigen在内的所有对比方法。EARL不仅能处理简单的颜色修改，还能完成空间关系调整、数量变化等复杂任务，代表了人机交互方式的重要变革，有望让图像编辑变得像聊天一样简单。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。

TVP自成立之初，便希望能够“用科技影响世界”，让技术普惠大家，践行科技向善的初心与本心。正如TVP大咖们所言，也许远程办公的团队管理还缺乏经验分享、著作产出，但谁知道在这样的思想碰撞以后，会不会启发更多的有心人呢？