Gartner正看到AI计算正在不断演进、AI算力问题=新机会、迎接强大的边缘AI三大颠覆性变革。…详细

Gartner算力能耗边缘

Warp成立于2021年，致力于通过技术赋能的物流网络优化企业供应链。该公司现计划使用机器人自动化其仓储网络，进一步提升供应链效率。公司在洛杉矶测试仓库安装摄像头，利用计算机视觉技术创建数字孪生环境进行实验。…详细

人工智能机器人技术仓储自动化

Continuity Software研究发现，企业存储和数据保护设备在信息安全方面存在严重盲点，使公司数据面临危险暴露。调查涵盖300个环境中超过1万台设备，发现平均每台设备存在10个漏洞，其中一半为高风险。最常见漏洞涉及身…详细

数据安全漏洞管理风险评估

Meta本周发布了名为V-JEPA 2的开源生成式AI模型，该模型能够帮助人工智能理解重力和物体永恒性等物理概念。与依赖标记数据或视频模拟现实的传统模型不同，V-JEPA 2强调物理世界的逻辑，包括物体如何移动和相互作用。…详细

人工智能计算机视觉新型算法

文章探讨了人类与人工智能协作的复杂关系。研究显示，面对"如何与AI竞争"这一问题，66%的受访者认为应该利用AI进行协作，而非对抗。以学生群体为例，调查发现一半青少年使用生成式AI进行搜索和头脑风暴，虽存在作弊现…详细

人工智能人机协作用户体验研究

随着摩尔定律接近极限和数据中心功耗问题日益突出，AMD制定了到2030年将芯片能效提升20倍的宏伟目标，并将机架级架构视为关键设计方向。AMD高级副总裁表示，设备规模越大效率越高，机架级计算能将整个机架的计算设备…详细

人工智能机架级计算能效优化

研华科技近日发布全新品牌愿景"Edge Computing & WISE-Edge in Action"，标志着从传统IPC时代正式迈入边缘计算时代。…详细

研华边缘计算边缘AI

斯坦福大学研究团队开发出SynthesizeMe方法，能让AI通过观察用户的选择自动学习个人偏好，无需填写复杂资料。该方法通过三步流程分析用户互动，生成个性化画像，在理解用户偏好方面准确率提升4.4%。研究还构建了Pers…详细

人工智能个性化奖励模型用户偏好学习

普渡大学研究团队首次提出AI模型免疫技术，通过条件数理论让模型能够抵抗恶意训练。该方法在保持正常功能的同时，显著增加恶意微调的难度，实验显示免疫效果可达40倍以上。这项突破性研究为AI安全提供了"预防胜于治疗…详细

人工智能模型免疫AI安全

布朗大学和哈佛大学研究团队开发出SAIL系统，让机器人能够像人类一样通过自我实践来学习新技能。该系统结合互联网规模的视频模型和环境特定知识，使机器人在面对未见过的任务时能够持续自我改进。实验证明，机器人的…详细

机器人学习视频生成模型自适应改进

约翰霍普金斯大学研究发现，AI大模型存在严重的"记忆偏见"问题，即使明确指示忽略内部知识，AI仍会固执地依赖训练时的记忆。研究通过创新的诊断框架测试了三种AI模型，发现知识冲突会显著降低模型性能，且这种偏见会…详细

人工智能知识冲突记忆偏见

北京大学与字节跳动联合研发的CyberV系统，让AI视频理解具备了类似人类的"反思"能力。该系统通过监控AI推理过程、检测注意力漂移并提供视觉反馈，成功让小型模型超越GPT-4o，大型模型接近人类专家水平，为AI系统设计…详细

视频理解测试时推理注意力机制

爱丁堡大学研究团队发现现有视觉语言模型难以准确预测现实世界变化，创新性地提出"师傅带徒弟"训练策略。通过让擅长反向推理的动态模型指导世界模型学习，在多个真实场景测试中超越专业图像编辑模型15%。该方法包括合…详细

人工智能视觉语言模型世界模型

华盛顿大学研究团队开发出MUTEX系统，让家用机器人具备类人灵活性。该系统通过扩散策略和分层学习，使机器人能观察人类演示视频自主学习，在陌生环境中适应性完成复杂任务。测试显示成功率提升近一倍，动作更自然流畅…详细

机器人技术扩散策略智能家居

约翰斯·霍普金斯大学研究团队发现让AI通过玩贪吃蛇等简单游戏进行强化学习训练，竟能显著提升其在数学推理等完全不同任务上的表现。这种名为ViGaL的训练方法无需任何数学训练数据，却在多项测试中超越了专门用数学题…详细

人工智能强化学习游戏训练

新加坡南洋理工大学研究团队首次提出概念感知微调方法，让AI同时预测多个词块而非单一词块，从而更好理解完整概念。该方法在编程、数学、文本生成、分子设计和蛋白质设计五大领域均显示显著改进，将多词块预测技术首…详细

人工智能多词块预测概念感知微调

爱丁堡大学研究团队开发出革命性的MAPD方法，让小型AI模型仅需几个例子就能快速掌握新技能。该方法通过"注意力映射器"筛选关键信息，结合元学习策略训练模型的快速适应能力。实验显示，在多个视觉问答任务中，MAPD方…详细

多模态学习元学习视觉问答

这项研究由上海交通大学、腾讯混元和浙江大学合作完成，提出了PolyVivid多主体视频定制框架。该技术通过视觉大语言模型融合、3D位置编码交互增强和注意力继承身份注入三大创新模块，成功解决了AI视频生成中的角色身份…详细

多主体视频生成深度学习视频定制化