11月9日,市工业和信息化局副局长周胜昔带队拜访了市外办,就进一步提升第七届世界智能大会国际化水平进行深入交流。市外办副主任于梅,市科协党组成员、常委会秘书长边守川、世界智能大会组委会秘书处及相关部门人员参会。
会上,周胜昔副局长代表世界智能大会组委会感谢市外办长期以来深度参与大会,并对第七届大会筹备进展情况进行介绍,重点围绕主宾国和主宾市、重点嘉宾和重点合作区域邀请等事宜与市外办展开热烈交流与探讨,共同谋划加强大会国际影响力、拓展全球视野,倾力打造多方合作交流国际范盛会平台的发力点和新思路。于梅副主任结合当前国际和国内形势,阐述了市外办近期筹备工作进展和思路。
按照市第十二次党代会提出的“充分发挥世界智能大会的集聚效应,提高天津国际知名度和影响力”的要求,世界智能大会组委会秘书处将全面做好冲刺准备,突出大会“品牌高端化、视野国际化、内容专业化、体验场景化”的特色亮点,进一步扩大天津的世界影响力和全球“朋友圈”,打造具有特色的国际范盛会。
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AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。