清华大学与腾讯联合开发CHARM框架，首次实现动漫发型的AI自动生成。该系统将复杂发型转化为控制点序列，采用语言化表示方法，让AI像写文章一样逐步生成发型。基于37000个样本的AnimeHair数据集训练，CHARM在几何精度和视觉效果上全面超越现有方法，数据压缩率达98%以上，为游戏、动画等领域提供高效的角色建模解决方案。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台；京东、华为大模型发布。

上海AI实验室联合多家机构推出MM-IFEngine系统，专门解决多模态AI的"指令遵循"难题。该系统能自动生成复杂的图片-指令训练数据，并创建了包含400题、32种约束类型的MM-IFEval评测基准。实验显示训练后的AI模型在指令遵循能力上提升10%以上，在保持原有能力的同时显著提高了对复杂要求的理解和执行能力。

EarthMind是一个创新的视觉-语言框架，专为解决地球观测领域的多尺度和多传感器理解挑战而设计。由多所国际知名大学联合开发的这一系统引入了两项关键技术：空间注意力提示(SAP)机制重新分配大型语言模型内部的注意力，增强像素级理解；跨模态融合机制则将异构模态如光学和雷达数据对齐并智能融合。

阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件，这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景，更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K，并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法，在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。

多家企业都在尝试在数据中心置于水下。那么这种水底数据中心到底是种宣传噱头，还是真能带来更好的设施管理效果？

CRM作为距离业务最近的软件,被公认为是企业数字化转型、高质量发展的核心系统之一。

2023年全球科技行业最火的莫过于生成式AI,即Artificial Intelligence Generated Content。

近日，四大会计师事务所中的德勤推出了一款移动平台，旨在演示小规模托管区块链网络的运行效果。

ServiceNow团队开发的AU-Harness是首个专门针对AI语音助手的综合评估工具包。该工具通过创新的并行处理和标准化测试协议，将评估效率提升127%，涵盖19项测试任务。研究引入了两个全新测试类别：时间感知的对话分离和复杂的口语推理能力。通过380多项测试揭示，当前AI语音模型在基础识别方面表现良好，但在复杂推理和时间理解上仍存在显著差距，为未来技术改进指明了方向。

这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究，提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同，该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条，采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术，在四个主流数据集上达到最优性能，为移动文档数字化提供了高效解决方案。

北京大学崔斌教授领导的数据与智能实验室发布了关于检索增强生成（RAG）技术的综述，涵盖近300篇相关论文。RAG技术结合检索与生成，用于问答、对话生成等AI任务，展现出卓越潜力。

ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集，包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素，为此提出CORAL框架，通过嵌入重建和对比学习相结合的方式，使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性，还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。

微软发布Phi-4-Mini多模态语言模型，仅3.8亿参数却能媲美两倍规模模型性能。该模型采用创新"混合LoRA"技术，支持文本、图像、语音多模态输入，在数学推理、编程、语音识别等任务中表现出色，在OpenASR榜单排名第一。这种"小而精"设计理念为AI普及化提供新思路，使强大AI功能可在消费级设备运行。

英特尔加强中国市场适应性，推出生产力增强的商用客户端产品和开放生态策略。

Jeffery Moore的“鸿沟理论”将创新性技术生命周期分为创新者、早期使用者、早期大众、晚期大众、落后者，而就云原生市场而言，Kubernetes在成为事实标准后，以其为核心的生态持续将爆发，在传播周期已经跨过鸿沟了，进入Early majority早期大众阶段。

Intel面临困境，主要有两个原因：IDM模式的拖累和CPU时代的落幕。 IDM（Integrated Device Manufacture）模式是芯片设计和芯片制造于一体的模式，大型处理器类的芯片公司，采取IDM模式的，目前有Intel和三星，其他IDM模式都是相对小规模的芯片，对工艺要求较低。

AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？

“我们最终是要将民用级外骨骼机器人做到万元以内，让大家能用买一部手机的钱买到外骨骼机器人。”

这项来自成都信息工程大学的研究提出了Met2Net模型，通过创新的隐式两阶段训练策略解决了多变量气象预测中的关键难题。该方法为每个气象变量配备独立的编码器-解码器，并采用自注意力机制实现变量间智能融合，在温度和湿度预测上分别实现了28.82%和23.39%的误差降低，为气象预报准确性提升开辟了新路径。