斯坦福和魁北克研究团队首创"超新星事件数据集"，通过让AI分析历史事件和科学发现来测试其"性格"。研究发现不同AI模型确实表现出独特而稳定的思维偏好：有些注重成就结果，有些关注情感关系，有些偏向综合分析。这项突破性研究为AI评估开辟了新方向，对改善人机协作和AI工具选择具有重要意义。

提示词恶意软件是一种针对对话式和生成式AI的新型恶意攻击，能强制AI执行用户不希望的指令。研究人员在黑帽大会上演示了如何通过隐藏在日常消息中的恶意提示词，让谷歌Gemini AI控制智能窗户、锅炉等设备。防护措施包括：及时更新设备系统，拒绝打开未知来源消息，避免让AI总结不可信内容，在邮件和日历等应用中禁用AI功能，以及谨慎复制粘贴邮件主题和文件名等内容。

Emergence AI 推出了一个无需编码的 AI 代理自动创建平台。用户只需用自然语言描述任务，平台就会启动 AI 代理来创建更专业的 AI 代理完成任务。这项技术代表了"递归智能"的新里程碑，使 AI 系统能在无人干预的情况下自我改进。该平台可自主创建新代理，并使多个 AI 代理协同工作，实现企业自动化的新水平。

轨道运输业巨头美国西屋的CIO Kopal Raj表示，“铁路是国家经济中不可或缺的组成部分。由西屋新一代前沿科技提供支持的印度Vande Bharat列车正是迎接新时代的绝佳机会。”

在过去的十年中，软件和基础架构工程师经历了从笨拙的整体式应用程序到敏捷微服务，从昂贵的裸机基础架构到可伸缩的云计算和存储的转变。

字节跳动AI实验室提出"逆向工程推理"新范式，通过从优质作品反推思考过程的方式训练AI进行创意写作。该方法创建了包含2万个思考轨迹的DeepWriting-20K数据集，训练的DeepWriter-8B模型在多项写作评测中媲美GPT-4o等顶级商业模型，为AI在开放性创意任务上的应用开辟了新道路。

11月28日，今年的re:Invent开幕在即，亚马逊云科技还会带来哪些意想不到的惊喜？

谷歌DeepMind团队开发出符号回归神经网络，能在无先验知识下从观测数据中自主发现物理定律。该AI系统成功重现牛顿第二定律、胡克定律等经典物理定律，展示了数据驱动科学发现的新范式。研究证明AI可通过模式识别和数学推理系统性发现科学规律，为材料科学、生物医学等领域提供新的研究工具，开启人机协作科学探索的新时代。

多年来，零售体验并没有发生太大变化：走进商店，寻找合适的产品，然后购买。但人工智能的出现正在改变一切.

高管们面临推动企业创新的巨大压力，但转型效果往往不尽如人意。问题并非出在战略愿景上，而是底层运营模式未能跟上战略发展。多数企业将转型视为独立项目，导致与现有业务脱节。转型失败的主要原因包括：工作方式未改变、将转型当作一次性项目、战略执行存在巨大差距、只追踪进度而非绩效、责任归属不明。要实现持久变革，需要将转型融入日常工作，基于价值排序，关注成果而非活动，建立全新的运营系统来支撑战略执行。

人工智能正在快速发展，从推理模型到机器人技术都取得了显著进步。面对这一趋势，我们需要培养双重素养，即自然智能和人工智能的结合。这种混合智能可以在研究、医疗、教育和商业等多个领域发挥重要作用。通过平衡AI的精确性和人类智能的深度，我们能够更负责任地应对复杂的社会挑战。

MetaStone-AI团队与中科大合作推出反思生成模型MetaStone-S1，仅用32B参数就实现了与OpenAI o3-mini相当的推理性能。该模型创新性地将推理生成和质量评估统一在一个架构中，通过自监督学习避免了昂贵的人工标注，在数学、编程和中文推理任务中表现出色，为AI推理能力发展提供了新思路。

工业文明的快速发展为人类创造出极大的物质财富，正当人们尽情赞美、沉浸其中时却发现已被笼罩在环境恶化的阴霾中。阿尔··戈尔的论断是：人类的文明对环境已产生了战略性的威胁。正如他在《濒临失衡的地球》中描述的那样：“北极的冰帽在变薄、缩小……

英特尔从以PC为中心向以数据为中心的转型正在顺利进行中，这一改革是彻底的，并且在这个过程中受益于渠道合作伙。这是近日英特尔在Intel Partner Connect 2018英特尔合作伙伴峰会（以前的英特尔解决方案峰会）上传递的信息。

未来社区长什么样子？位于杭州市萧山区瓜沥镇的七彩未来社区或许给我们一个答案。

Deepgram发布了名为Saga的AI语音操作系统，专为开发者设计。该工具作为通用语音界面直接嵌入开发环境，允许开发者仅通过语音控制工具和代码。Saga集成了多种AI原生编码环境，包括Cursor和Windsurf，还可维护Linear、Asana、Jira等项目管理软件的状态更新。开发者可通过语音表达想法，如"创建一个响应表情符号的Slack机器人"，Saga会将其转换为可执行的编程提示。该工具旨在减少开发者在工具间切换的"静默税收"，提高开发效率。

“IPU设计者的幕后故事”：英特尔研究员Brad Burres介绍如何通过基础设施处理器（IPU）使中央处理器（CPU）摆脱低价值的繁琐任务，使其专注于处理更重要的工作负载。

2020年也是极其特殊的一年，戴尔科技定义2020年是“新数据时代”。

新加坡南洋理工大学研究团队开发的SimpleTIR方法，通过识别并过滤"无效回合"解决了AI多轮推理中的稳定性问题。该方法让AI在AIME24数学测试中的准确率从22.1分跃升至50.5分，训练过程更加稳定，并让AI自动掌握了交叉验证、渐进推理和自我纠错等高级推理模式，为开发更可靠的AI助手提供了重要技术突破。

SaaS企业想要在角逐中真正实现规模增长乃至胜出，需要采取哪些标准动作？又有哪些需要注意的问题？规模增长的核心又是什么？