随着信息化、数字化的蓬勃发展以及能源转型的加速，社会的整体电气化水平正在持续提升，预计2025年我国电气化率将达到30%左右。

上海AI实验室联合多所高校发布Creation-MMBench，这是首个专门评估多模态AI创意能力的基准测试系统。研究通过765个创意任务测试了20个主流AI模型，发现商业模型表现远超开源模型，且AI在获得视觉能力后文字创作能力反而下降。该研究填补了AI创意评估空白，为未来AI发展提供重要参考。

千行百业“上云”和数字化转型带来的改变汇集起来，正是一幅壮丽的数字中国“百景图”。面向未来，华为云将不断开放技术和能力，让云技术普惠千万人群、解决各行各业的难题、助力实体经济腾飞。

韩国NXN Labs开发的Voost系统实现了虚拟试衣技术的重大突破，能够同时处理"试穿"和"脱衣"两个相反任务。该系统使用统一的AI模型和创新的双向学习方法，在图像质量、细节保持和结构准确性方面都超越了现有技术，为电商购物和时尚行业带来革命性改变。

Meta FAIR实验室研究团队发现推理型AI模型虽然逻辑能力强，但在事实表达上容易产生幻觉。他们创新性地设计了包含准确性、详细性、相关性三维评价的训练体系，通过在线强化学习让AI模型既会深度思考又能准确表达事实。实验显示新方法将事实准确率提升23个百分点，同时增加23%的信息详细度，为构建更可信赖的AI系统提供了切实可行的解决方案。

当下，随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术不断成熟和应用，数字化大潮风起云涌，席卷各行各业， 医药行业也不例外。

清华大学等机构开发的SimpleVLA-RL框架突破了传统机器人依赖大量人类演示数据的局限，让机器人通过强化学习自主试错掌握技能。该方法在数据稀缺情况下将成功率从17.3%提升至91.7%，并在真实世界中验证有效，机器人还自主发现了"推切"等创新操作方式，为机器人智能化发展开辟新路径。

微软研究院推出Agent Lightning框架，实现AI智能体的持续学习能力。该框架采用强化学习方法，让任何AI智能体都能通过与环境互动来不断改进性能，无需修改原有代码即可接入。通过训练-智能体解聚架构和统一数据接口，Agent Lightning在文本转SQL、检索增强生成、数学工具使用等多个任务上验证了稳定的性能提升效果。

从电子商务到非营利组织，利用企业数据资产可能是组织成败的关键。机器学习和生成式AI是其中的一个组成部分，但要成功地应用这些技术则评估AI对业务的实际影响。

Akamai最新发布的《2025互联网安全报告》其中的深刻变革：攻击者正在利用AI实现更精准、更自动化的攻击，而防御方也在借助AI构建更智能的安全体系。

这项由阿里巴巴菜鸟无人车部门联合浙江大学完成的突破性研究，开发出全球首个能同时处理摄像头和激光雷达数据的4D分割模型SAM4D。该技术通过统一多模态位置编码和运动感知记忆机制，实现跨模态提示交互和时间一致性保持，为自动驾驶感知系统提供更强鲁棒性，有望显著提升智能驾驶安全性和标注效率。

人民大学团队创建了OlymMATH，这是首个奥数级AI数学推理基准测试，包含200道双语题目。测试结果显示，即使最先进的AI模型如Gemini 2.5 Pro在困难题目上也只能达到58.4分，揭示了当前AI在复杂数学推理方面的真实能力边界，为未来AI发展指明了方向。

本次分享题目为淘系数据模型治理，主要介绍过去一年淘系数据治理工作的一些总结。

运维在走向自动化、智能化是大势所趋，一些运维水平比较高企业现在甚至已经有一些比较好的自动化体系，包括有了成熟的管理流程和一些对应的工具。不过，大多数企业还在摸索阶段，特别是一些传统企业。

快手科技Kling团队发布的Kling-Avatar技术通过多模态大语言模型导演实现真正的指令理解，采用级联生成框架支持长时长数字人视频制作。该系统在唇形同步、情感表达、身份一致性等关键指标上全面超越现有技术，支持1080p/48fps输出，展现强大跨域泛化能力，为数字人直播、在线教育等应用提供突破性解决方案。

虽说事情并不完全如此，但是每一扇通往信息技术的大门上都应该刻上这么一句话。这当然比“进入此门者须放弃所有的希望”好多了。

在钛媒体与ITValue联合推出的《数字价值观察室》首期深度视频访谈栏目中，“安全”及背后支撑安全的体系，这一出行行业近期最为关注的一个问题，成为了讨论的重点。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

希伯来大学研究团队开发的Story2Board系统实现了从文字故事到专业故事板的自动转换突破。该系统采用潜在面板锚定和相互注意力数值混合两项核心技术，在保持角色一致性的同时实现丰富的视觉表现力。系统无需训练即可运行，能够生成电影级构图效果的连续画面，为内容创作、教育和娱乐产业提供了强大的AI辅助工具，代表了人机协作创作的新模式。