Oracle 正式发布 Java 22，这是备受欢迎的编程语言和开发平台推出的全新版本。Java 22 (Oracle JDK 22) 在性能、稳定性和安全性方面进行了数千种改进。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。

金融行业面临着比之前更加严峻的DDoS攻击，因此金融企业需要更加关注攻击的频率和流量带来的威胁，构建稳固的安全防线，才能确保金融服务行业的稳步前行。

DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计，仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型，挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术，大幅提升内存效率和计算性能，为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。

当前AI智能体炒作过热，企业追求能处理一切问题的开放世界系统并不现实。真正有价值的AI智能体应专注于有明确边界的封闭世界问题，如发票匹配、合同验证等企业日常任务。企业级智能体应采用事件驱动的微服务架构，具备自主性和连续性，通过将非确定性模型包装在确定性基础设施中来确保可靠性。相比追求通用人工智能，企业更需要可测试、可部署的实用解决方案。

AI正是解决之道。

古典经济学认为，生产随需求而变化，供应商根据需求的升降来调整生产。因为需求下降，价格也下降，迫使供应下降。这种摩擦或者生产的滞后，给传统市场带来周期或者不稳定性，就叫做：摩擦经济。

7月5日,“加速‘人工智能+’ 构筑新质生产力”主题活动在上海徐汇举行。值得一提的是,这是中央广播电视总台研究院自6月揭牌以来牵头主办的第一场落地活动。

巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现，静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升，但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善，揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。

这篇来自韩国科学技术院（KAIST）的研究介绍了ReFoCUS，一种创新的视频理解方法。不同于传统视频AI模型使用固定的帧采样策略，ReFoCUS通过强化学习教会模型选择最相关的视频帧来回答特定问题。研究团队巧妙地将策略优化从输出文本转向输入视觉层面，让AI能够像人类一样识别关键视觉证据。实验结果表明，这种方法在多个视频问答基准测试中显著提升了性能，特别是在处理复杂的长视频内容时。ReFoCUS代表了视频AI的一个重要范式转变，未来有望应用于更智能的视频内容理解系统。

一直拥有领先的认知是很难的,我们唯一可以做的是保持开放的心态,并主动获取新信息,从而不断地促进认知升级。

《离散马尔可夫桥》研究提出了一种新型离散数据表示学习框架，克服了传统离散扩散模型使用固定转移矩阵的局限。该框架包含矩阵学习和分数学习两个核心组件，能够自适应学习转移率矩阵并有效重建原始数据分布。理论分析证明了其有效性和收敛性，而在Text8和CIFAR-10数据集上的实验展示了其优越性能，证明了这一方法作为离散表示学习统一框架的潜力。

如果你是因为幻想着新生活的美好而移民，那你将必然失望，因为生活中的盐总是咸的，哪里都一样。 如果你是因为要逃离旧世界的痛苦而移民，那你几乎一定会幸福，因为那一时一地的苦难并不是普世价值。

韩国成均馆大学联合美国Rembrand公司开发的iLRM系统成功破解了3D重建技术的效率难题。该系统采用迭代优化策略，将复杂的一步式重建转变为逐步精雕细琢的过程，同时通过解耦设计和分批处理技术，实现了2-3倍的速度提升和显著的质量改善。这项突破为虚拟现实、电商展示、房地产等领域的3D应用普及奠定了技术基础，有望推动3D内容创作的民主化发展。

INCYMO.AI 推出了一个革新性的 AI 驱动创意平台，专注于移动游戏广告制作。该平台基于 10 万多个市场验证广告的数据分析，通过 AI 技术为游戏营销人员提供创意构思和广告生成服务。在创意疲劳、用户获取成本上升和隐私限制的当前环境下，该平台为游戏营销开辟了一条数据驱动的全新道路。

这项研究探究大语言模型从真实文本中推断因果关系的能力，创建了首个真实世界基准数据集ReCAST。研究发现，即使最先进模型在此任务上表现也不佳，最高F1分数仅为0.477。模型尤其难以处理隐含因果关系、区分关键因素与背景信息，以及整合长文本中分散的信息。这揭示了当前语言模型在真实世界因果推理方面的重大局限，为未来研究指明了方向。

“假新闻”一词已经成为当下的热门话题，而Deepfake(即看似真实，但实为伪造的视频操纵行为)则会进一步加剧民众与媒体之间的不信任危机。

到目前为止，大家可能都已经听说过被称为“无信任”的区块链技术。无信任每每被推崇为区块链技术的主要优势之一，也是有其道理的。

清华大学研究团队提出StateX技术，通过"记忆扩容"方式解决RNN模型记忆有限问题。该技术采用后训练改造策略，无需从头训练即可显著提升AI的长文本处理和信息记忆能力。实验显示，改造后的模型在记忆密集型任务上提升3.36%，"大海捞针"测试准确率从26%提升至42%，为AI模型优化提供了经济高效的新路径。

在百度看来，区块链正在迎来稳步发展的阶段，产业落地将是最重要的课题之一。为此，百度去年基于百度智能云的ABC+Blockchain的技术栈，融合了AI、云计算、大数据、5G等技术底座，正式推出了区块链产业化平台——天链。