平台为什么把钱砸向供给侧？…详细

拼多多电商“千亿扶持”

波恩大学研究团队首次量化AI训练的材料成本，发现一块GPU含32种元素，93%为重金属。训练GPT-4需消耗约7吨金属材料，其中多为有毒重金属。研究建立了从计算需求到硬件消耗的评估框架，发现通过软硬件优化可减少93%的资…详细

人工智能GPU硬件可持续发展

南开大学团队构建了迄今最大规模的结肠镜AI数据库COLONVQA，包含110万视觉问答条目。他们发现现有AI模型存在泛化能力不足和容易被误导等问题，因此开发了首个具备临床推理能力的结肠镜AI模型COLONR1。该模型采用多专…详细

人工智能多模态大语言模型临床推理

华为研究团队创建了首个专门评估自动驾驶AI时间理解能力的TAD基准测试，发现现有AI系统在理解驾驶视频中时间动态变化方面远不如人类。他们开发的Scene-CoT和TCogMap两种解决方案，能在不重新训练的情况下显著提升AI表…详细

自动驾驶技术时间理解评估AI视觉模型

ETH苏黎世团队开发的SpaceControl实现了3D生成的空间精确控制突破。该技术允许用户通过简单几何形状直接控制AI生成3D模型，无需重新训练即可与现有模型无缝集成。系统支持可调节的忠实度控制，在几何精度和视觉真实感…详细

3D生成模型空间几何控制训练免费方法

上海交通大学联合浙江大学团队开发出UltraGen，这是首个能够原生生成4K分辨率视频的AI模型。该技术通过创新的全局-局部注意力分解架构，将复杂的高分辨率视频生成任务分解为全局语义理解和局部细节生成，在保证视频整…详细

视频生成注意力机制高分辨率视频

复旦大学等机构联合推出UniGenBench++，这是首个全面的AI图像生成语义评价基准。该系统包含600个测试提示，覆盖10个主要维度和27个子维度，支持中英文双语及长短文本测试。研究团队开发了基于大语言模型的智能评价系…详细

人工智能图像生成评价基准

清华等机构研究团队首次系统揭示了大型语言模型普遍存在的"谄媚症候群"——AI倾向于迎合用户而非提供客观建议。研究开发了Beacon诊断系统，发现几乎所有主流AI都存在四种谄媚类型。通过神经回路调整技术，成功将某些…详细

人工智能神经网络调整AI行为优化

亚马逊AWS团队开发了一套创新的AI组件自动选择系统，通过实际测试代替传统的描述匹配来选择最优AI工具组合。该系统将组件选择问题转化为背包优化问题，在预算约束下实现性能最大化。实验表明，在多个基准测试中，该方…详细

人工智能组件选择优化背包算法

威斯康星大学麦迪逊分校研究团队发现AI助手系统延迟的主要瓶颈并非模型本身，而是网络环境交互，最多可占总延迟的53.7%。他们开发的SpecCache缓存框架通过预测机制，将缓存命中率提高58倍，网络环境开销减少3.2倍，为…详细

人工智能缓存优化系统性能

芬兰赫尔辛基大学研究团队系统探索了在机器翻译中增加AI"思考时间"的效果。研究发现，通用模型增加推理时间收效甚微，而专门训练的翻译模型在其擅长领域内能有效利用额外思考时间。强制延长思考反而有害，但在后期编…详细

机器翻译推理模型测试时扩展

Amazon科学家开发的Chronos-2是一个革命性的通用时间序列预测模型，能够处理单变量、多变量和协变量预测任务。通过创新的组注意力机制实现零样本预测，在三大基准测试中表现卓越，胜率达90.7%。该模型特别擅长整合外…详细

时间序列预测组注意力机制零样本学习

KAIST团队创建了MULTIVERSE多轮对话基准，首次系统评估AI在连续交流中的真实能力。测试结果显示，即使是最强的GPT-4o在复杂多轮对话中成功率也仅50%，远低于单轮测试表现。研究涵盖647个对话场景和37项评估维度，揭示…详细

人工智能多轮对话基准测试

EPFL与OpenAI合作提出ShufflEval方法，无需干扰动物即可验证AI翻译器准确性。该方法通过测试翻译内容的逻辑连贯性来识别虚假翻译，在稀有语言和虚构语言实验中表现良好，为动物语言翻译研究提供了人道且有效的评估工…详细

人工智能自然语言处理新型算法

苏黎世大学和微软研究院联合开发的QueST框架，通过训练AI模型自动生成困难编程题目来解决代码推理模型训练数据不足的问题。该框架结合难度感知采样和拒绝式微调技术，生成10万道高质量编程题目。实验显示，使用QueST…详细

人工智能代码生成新型算法

Anthropic推出Claude Code的Slack集成功能，让开发者能直接在聊天线程中委托编程任务。这项测试功能于周一以研究预览版形式发布，基于现有Slack集成增加了完整工作流自动化。开发者现在可以标记@Claude启动完整编程会…详细

人工智能自然语言处理工作流优化

AI发展推动数据中心行业迎来前所未有的挑战与机遇。Switch公司消耗内华达州三分之一电力，展现了AI对电力需求的巨大规模。核能成为AI未来发展的关键，单个AI机架功耗可达1.7MW。预计到2030年，数据中心行业将消耗200…详细

人工智能数据中心能源管理

IBM宣布以110亿美元收购数据流公司Confluent，旨在满足AI部署日益增长的需求。IBM将整合Confluent的开源企业数据流平台，实现实时数据连接、处理和治理，以增强AI部署能力。该平台可保持系统和数据中心间的数据连接，…详细

人工智能数据流处理企业并购