2002年，在拿下中国高校第一个ACM（计算机领域最顶尖的程序设计大赛）金牌后，上海交大设立了“ACM班”，这个用最高竞赛命名的班级后来人尽皆知，成为中国AI人才的重要阵地。也在那年，李磊成为ACM班第一届的学生。在ACM班他第一次意识到，“原来计算机能帮助解决人类的这么多问题。”
大模型巨无霸体量，让端侧部署望而却步？华为联手中科大提出CBQ新方案，仅用0.1%的训练数据实现7倍压缩率，保留99%精度。
全球网友用闲置显卡组团训练大模型。40B大模型、20万亿token，创下了互联网上最大规模的预训练新纪录！去中心化AI的反攻，正式开始。OpenAI等巨头的算力霸权，这次真要凉了？
2023年，业界还在卷Scaling Law，不断突破参数规模和数据规模时，微软亚洲研究院张丽团队就选择了另一条路径。
Vending-Bench模拟环境可以测试大模型管理自动售货机的能力，结果显示，Claude 3.5 Sonnet表现最佳，人类屈居第四！
围棋因其独特的复杂性和对人类智能的深刻体现，可作为衡量AI专业能力最具代表性的任务之一。
现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足，且缺乏自动适配不同数据的能力，扩展性较差。
而马毅是那类觉得不够的人，他于无声处开始提问：智能的本质是什么？自 2000 年从伯克利大学博士毕业以来，马毅先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，现担任香港大学计算与数据科学学院院长。他和团队提出的压缩感知技术，到现在还在影响计算机视觉中模式识别领域的发展。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
MedGemma是谷歌 “健康人工智能开发者基础”（Health AI Developer Foundations）计划的核心项目。基于 Gemma 3 架构， MedGemma提供多模态和纯文本两种模型变体，旨在降低医疗 AI 开发门槛。
