2025年9月11日 14:00-15:30 期待您的参与…详细

戴尔出海算力人工智能全球布局自动化工作站分布式IT架构远程运维合规

谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型，能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报，准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术，通过学习40年历史数据掌握天气变化规律，在极端…详细

人工智能图神经网络天气预报

韩国成均馆大学研究团队开发了首个机器遗忘可视化评估系统Unlearning Comparator，解决了AI"选择性失忆"技术缺乏标准化评估的问题。系统通过直观界面帮助研究人员深入比较不同遗忘方法，并基于分析洞察开发出性能优异…详细

机器学习可视化分析隐私保护

ByteDance等机构联合发布的MM-BrowseComp是首个专门评估AI多模态网页浏览能力的测试基准。该研究包含224道需要综合处理文字、图像、视频信息的题目，测试结果显示即使是最先进的OpenAI o3模型也只达到29%的准确率，揭…详细

人工智能多模态理解AI评估基准

华东师范大学等机构联合开发FineCE方法，首次实现AI系统在文本生成过程中的细粒度实时信心评估。该方法通过蒙特卡罗采样构建训练数据，结合后向信心整合策略，让AI能够准确判断自己答案的可靠性。实验显示在多个基准…详细

人工智能自然语言处理新型算法

复旦大学团队提出PASR技术，首次让AI具备在生成过程中主动反思和修正的能力，改变了传统AI只能事后修改的局限。该方法在10个任务上显著提升了准确率，同时降低了41.6%的计算消耗，代表了AI从被动执行向主动思考的重要…详细

人工智能强化学习自我改进

悉尼科技大学等机构联合提出REARM框架，通过元网络过滤模态共享特征噪声，运用正交约束保护独特信息，并深度挖掘用户兴趣与商品关联关系，在多个电商数据集上显著提升推荐准确性，为多模态推荐系统的个性化与精准化提…详细

多模态推荐系统对比学习图神经网络

ByteDance Seed等机构联合开发的FutureX是首个专门测试AI未来预测能力的实时平台，每日从195个网站收集真实事件让25个AI模型预测，完全避免数据污染。测试发现Grok-4等先进模型在复杂预测中表现优秀，但与人类专家相…详细

人工智能未来预测实时评估

武汉大学团队开发出FinCDM金融AI认知诊断框架，首次将教育心理学的认知诊断理论应用到金融AI评估中。该框架能像医生体检一样精确诊断AI模型在70个金融概念上的具体掌握情况，而非传统的粗糙总分评估。研究构建了基于…详细

金融人工智能认知诊断模型AI能力评估

上海人工智能实验室等机构联合开发的MeshCoder系统能将3D物体点云自动转换为可编辑的Blender Python代码。该系统采用分层训练策略，先训练部件识别模型，再训练整体推理模型，在重建精度上显著优于现有方法。生成的代…详细

人工智能3D建模代码生成

香港城市大学等机构联合开展的首个扩散大语言模型量化研究发现，这类新型AI模型存在特殊的激活异常值分布模式，为量化压缩带来新挑战。研究系统评估了多种量化方法，发现4位权重量化和8位权重激活同时量化是目前最实…详细

人工智能模型压缩扩散模型

阿里达摩院推出RynnEC，这是一个专为机器人设计的视频理解AI模型。它能让机器人像人类一样理解物理空间，准确识别物体位置、判断距离关系，甚至预测行动后果。该技术在认知测试中超越现有AI模型10.7个百分点，并提供…详细

机器人技术视频理解空间认知

NVIDIA发布Nemotron Nano 2混合AI模型，采用创新的Mamba-Transformer架构，在保持90亿参数规模的同时，实现了比同类模型3-6倍的推理速度提升。该模型在数学、科学、编程等复杂推理任务上表现出色，支持15种语言，能在…详细

人工智能混合架构推理优化

ByteDance Seed和南京大学研究团队提出DuPO双向学习训练法，让AI模型通过"出题-验证"的方式自我提升，无需人工标注。该方法在多语言翻译和数学推理上效果显著，让7B模型达到GPT-4o水平，数学推理提升6.4个百分点。这…详细

人工智能双向学习偏好优化

俄勒冈大学和Adobe研究团队开发了mSCoRe基准系统，专门测评AI在多语言环境下的常识推理能力。该系统首次将推理过程细分为十种基本技能，涵盖逻辑、情境和社会伦理三大类别，并创新性地引入动态复杂度扩展机制。通过对…详细

人工智能常识推理多语言处理