2023年第七届世界智能大会“WIC智能科技创新应用优秀案例”评选活动完美谢幕并获得了极大的业界关注度,数百个科技创新应用案例参与申报评选,由30位智能科技领域中外知名院士、国内外知名高校和科研机构专家评审出的10个优秀案例和20个入围案例,极具代表性和推广度,获得业界广泛认可。
为展示全球范围内智能产业全要素领域示范者,助力智能科技与各行业融合及规模化应用,全面提升千行百业智能化、数字化发展水平,打造智能科技的“诺贝尔奖”,2024第八届世界智能大会将继续举办“WIC智能科技创新应用优秀案例”评选活动,案例征集已于10月27日全面启动。
本次评选活动聚焦“智能制造”“智能网联汽车”“智能网络安全”三大领域,采用“征集+推荐”相结合方式,面向全球企事业单位、科研院所、行业组织、创新团队等公开征集。
具体征集要求、报送渠道敬请关注世界智能大会官网、官微。
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这项研究提出了R1-Searcher++框架,通过两阶段训练策略使大语言模型能像人类一样灵活利用内部知识和外部信息。该方法创新性地采用强化学习激励模型优先使用内部知识,并引入记忆机制将检索到的信息转化为内部知识,实现动态知识获取。实验表明,R1-Searcher++不仅在多步问答任务上表现优异,还大幅减少了检索次数,显著提高了推理效率。
这项研究提出了AutoRefine,一种革新性的强化学习框架,为大语言模型引入了"边思考边搜索和完善"的全新范式。与传统方法不同,AutoRefine在连续搜索调用之间添加知识完善步骤,让模型能够有效过滤和组织信息。通过结合答案正确性和检索质量双重奖励,该方法在七项问答基准测试中平均提升6.9%的准确率,特别在复杂多跳推理场景中表现突出,解决了现有检索增强推理的核心局限性。
这项研究揭示了一种新型网络安全威胁:利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限,仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接,成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型,更符合现实场景,暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明,即使添加专门的防御提示,这类攻击仍能成功率超过50%,凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。
东北大学与快手科技联合研发的UNITE系统为多模态信息检索带来突破性进展。这项发表于2025年5月的研究首次系统分析了模态特定数据如何影响检索性能,并提出创新的模态感知掩码对比学习技术,有效解决不同模态间的竞争关系。UNITE能同时处理文本、图像、视频及其组合,在40多项测试中超越现有方法,即使与参数规模更大的模型相比也表现出色。研究发现视频-文本对在通用检索中表现优异,而文本-文本和文本-图像对对指令遵循任务至关重要,为未来多模态系统研究提供了宝贵指南。