第七届世界智能大会“WIC智能科技创新应用优秀案例”评选活动于2022年11月正式启动征集。
The "WIC Outstanding Cases Selection for Intelligent Technology Innovation and Application" organized by the 7th World Intelligence Congress is well underway since November 2022.
本次评选聚焦“智能制造”、“智能网联汽车”、“智慧低碳发展”三大领域。
The selection activity will focus on the three major fields of "intelligent manufacturing, Intelligent Connected Vehicles (ICV) and intelligent low-carbon development"
现向全球海外各类科研机构、高校、国际组织、各行业企业、创新团队等发出邀请,征集参加评选活动的WIC智能科技创新应用优秀案例。
We now publicly solicit cases from scientific institutions, universities, international organizations, enterprises, innovative teams and industry professionals all over the world.
欢迎海外各单位、个人踊跃申报!
Welcome to submit your valuable cases to us!
更多详情,敬请登陆大会英文官网:
For more information, please visit the official website:
https://www.wicongress.org.cn/2022/en
案例申报可登陆:
The online Submission System will be accessible at:
https://award.wicongress.org.cn/?lang=en
征集通知请访问:
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好文章,需要你的鼓励
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。