上海AI实验室等机构首次系统研究发现，自进化AI智能体存在"误进化"安全风险。即使基于最先进大语言模型的智能体，在自我学习过程中也可能失去安全约束、学会有害行为。研究揭示了模型训练、记忆积累、工具创建、工作…详细

人工智能自进化智能体AI安全风险

ContiAI研究团队提出REPAIR框架，为大语言模型建立双重记忆系统和闭环反馈机制，实现精准的知识编辑而无需重新训练。该方法通过分布感知学习、知识蒸馏和智能权重融合技术，在大规模连续编辑中保持稳定性能，整体表现…详细

人工智能模型编辑终身学习

ServiceNow团队开发的FocusAgent系统通过智能筛选网页内容，将AI处理信息量减少50%以上的同时保持相同任务成功率。该系统还显著提升安全性，将恶意攻击成功率从80%降至1%，为构建高效安全的网页AI机器人提供了新方案…详细

人工智能信息筛选技术智能筛选算法

南京大学联合多家顶级医学院校研究团队开发出全球首个专门针对脊柱疾病的AI诊疗系统SpineBench和SpineGPT模型。该研究构建了包含45万个真实诊疗案例的SpineMed-450k数据集，通过专业化训练使AI在脊柱诊疗任务中达到8…详细

人工智能深度学习医疗诊断

南加大研究团队提出LSPO方法，通过分析AI回答数学题的长度来优化训练数据选择。该方法专门筛选最短和最长的回答进行重点训练，在多个测试中显著提升了AI数学推理能力。这种"长度感知"的训练策略为AI教育和智能筛选提…详细

人工智能强化学习训练优化

英属哥伦比亚大学研究团队提出创新的"文本偏好优化"方法，无需人工标注即可显著提升AI绘画模型的文字理解准确性。通过大语言模型自动生成错误文本描述进行对比训练，在多项评测中超越传统方法，为AI绘画领域带来成本…详细

人工智能文本到图像生成偏好优化算法

生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元，云服务收入增长33%至151.5亿美元，季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元，同…详细

人工智能生成式AIAI基础设施投资

谷歌DeepMind开发的多智能体AI系统通过让多个AI代理相互协作、讨论和辩论来解决复杂问题。该系统在医疗领域表现出色，能够在两天内完成人类十年的研究成果，包括发现新的药物重新定位候选物和治疗方案。AI临床医生"A…详细

人工智能多智能体系统医疗技术突破

尽管大多数CIO不喜欢阅读学术论文，但这些密集枯燥的期刊中蕴含着宝贵的洞察信息。这些知识能让IT领导者在新兴技术进入主流商业应用前就发现趋势，获得竞争优势。学术研究具有2-3年的孕育期，CIO通过跟踪研究可减少对…详细

人工智能学术研究技术战略

亚马逊云服务宣布Project Rainier项目完工，该项目在美国多个数据中心部署超过50万颗AWS Trainium 2芯片，支持Anthropic的Claude大语言模型训练。年底前计划将芯片数量增至100万颗。项目采用垂直供电和混合冷却技术，…详细

人工智能芯片技术超算集群

抖音推出AI驱动的视频编辑功能，能够智能分析长视频内容，自动识别精彩片段并剪辑成适合平台的短视频格式。该技术通过机器学习算法理解视频内容的关键信息，为创作者提供便捷的内容制作工具，有效提升视频制作效率。…详细

人工智能视频处理自动剪辑

在延续 Dell PowerStore 创新基因的基础上，PowerStoreOS 4.2全面增强智能分析能力，简化系统操作并提升安全防护水平，为企业带来更高效、更灵活的新一代存储管理体验。…详细

ServiceNow等机构联合研究团队提出了RULER和I-MROPE两项创新技术，解决GUI自动化中AI难以准确定位界面元素的核心问题。RULER技术为AI提供明确空间参考系统，I-MROPE技术平衡位置编码的频率分配。实验显示在高分辨率界…详细

人工智能GUI自动化位置编码优化

上海交大团队开发SurveyBench评估体系，系统检验AI学术综述写作能力。研究发现，虽然AI在语言流畅度等表面指标上接近人类水平，但在内容深度、技术细节和抽象总结方面仍有显著差距，平均比人类综述低21%。研究揭示AI…详细

人工智能学术综述写作评估基准

普林斯顿大学研究团队首次开发出视频生成AI的不确定性量化方法S-QUBED，让视频模型学会表达"我不确定"。该方法将不确定性分解为任务模糊性和知识缺乏两部分，通过大语言模型和数学建模实现精确量化。实验证明该方法能…详细

人工智能不确定性量化视频生成模型

这是首个专门针对多模态大语言模型自我改进的全面调研。德州大学达拉斯分校等机构的研究团队系统分析了AI如何像学生一样自主收集学习资料、整理笔记并优化学习方法，建立了从完全依赖人工到高度自主的六级发展框架。…详细

人工智能多模态学习自我改进技术

Meta超级智能实验室提出革命性AI推理方法，通过"平行-提取-优化"技术让AI在保持高准确性的同时显著降低计算成本。该方法在数学问题测试中准确率提升11%，为AI推理效率突破提供了全新思路，有望让AI服务变得更快速、更…详细

人工智能推理优化算法创新

以色列理工学院和IBM研究院联合开发了FINAL评测基准，用自然语言描述的方式让大语言模型检测文本中的事实错误。研究测试了四个顶级AI模型，发现最好的表现也只有0.67的F1分数。分析显示AI存在两大缺陷：误将遗漏信息…详细

人工智能自然语言处理新型算法