如果没有文化层面的变革，数字化转型只能是一句空话。只有取得良好平衡，才能切实获得回报。

中国电信人工智能研究院联合重庆大学、北航发布T2R-bench基准，首次系统评估AI从工业表格生成专业报告的能力。研究涵盖457个真实工业表格，测试25个主流AI模型，发现最强模型得分仅62.71%，远低于人类专家96.52%。揭示AI在处理复杂结构表格、超大规模数据时存在数字计算错误、信息遗漏等关键缺陷，为AI数据分析技术改进指明方向。

加州大学圣地亚哥分校研究团队首次揭示第一人称摄像头的惊人隐私泄露风险。通过构建EgoPrivacy基准测试，他们发现AI能从看似安全的第一人称视频中推断出用户性别、种族、年龄等敏感信息，准确率达70-80%。研究还提出"检索增强攻击"新方法，通过关联第一人称和第三人称视频进一步提升攻击效果。这项发表于ICML 2025的研究为可穿戴设备时代的隐私保护敲响警钟。

近日，自适应云安全技术服务提供商青藤云安全对外公布，获得由红杉资本中国领投，红点创投中国基金、真格基金、宽带资本CBC参投的B轮2亿元人民币融资，再次创下安全行业单笔融资新高。

这项研究提出了"交织式推理"方法，通过强化学习训练大语言模型在复杂推理过程中穿插输出中间答案。与传统的"先思考后回答"模式不同，这种方式让模型像人类一样边思考边给出阶段性结论，不仅将首词响应时间平均减少80%以上，还在某些任务上将准确率提升高达19.3%。研究表明，模型本身就具备交织推理的潜力，通过适当的奖励机制可以显著增强这一能力，并泛化到未见过的复杂推理任务中。

这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成，旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格，系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现，不同策略实现间存在显著差异，基于边缘的不确定性策略整体表现最佳，随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导，有助于降低入门门槛，促进技术在实际应用中的普及。

据报道，沃伦·巴菲特曾表示，数字化转型是当今商业的基本现实。麦肯锡表示，70%的数字化转型项目都失败了。两者都表明，有必要重新设定对数字化转型意味着什么以及在不可避免的向数字化全球经济过渡的过程中取得成功的期望。

德州大学研究团队开发的PRvL系统成功将大语言模型应用于个人信息保护，实现了99.4%的识别准确率和极低的隐私泄露风险。该系统支持多种模型架构和训练策略，具备跨语言处理能力，完全开源可本地部署，为医疗、法律、金融等敏感领域提供了实用的隐私保护解决方案。

这项由尼日利亚阿雷瓦数据科学学院主导的国际研究，通过对比DenseNet、ResNet、EfficientNet和Vision Transformer四种深度学习模型，为非洲野生动物保护提供了AI技术解决方案。研究发现DenseNet-201在实用性和准确率间达到最佳平衡，并成功部署了在线识别应用，为AI技术服务野生动物保护事业提供了完整的从理论到实践的范例。

复旦大学研究团队开发了Domain2Vec方法，通过将数据集分解为260个"元域"特征，实现了无需试错就能找到AI训练最优数据配比的突破。该方法仅用传统方法0.26%的计算资源就能达到同等效果，在验证集上性能提升2.83%，为AI训练提供了科学化的数据配比方案，有望大幅降低AI开发门槛和成本。

KAIST研究团队开发出革命性AI检索系统UniversalRAG，首次实现跨文字、图片、视频的智能信息路由。该系统能根据问题特点自动选择最合适的信息类型和详细程度，在8个基准测试中显著优于传统方法，平均性能提升15-20%，同时将计算开销降低50-75%。

华威大学研究团队首次创建了教育对话"有趣度"预测数据集IntrEx，通过100多名二语学习者标注5801个对话片段，发现经专门训练的小型AI模型在预测学习兴趣方面超越GPT-4。研究揭示对话需要"适度挑战"和新颖性平衡才能最大化吸引力，为个性化教育和智能教学系统开发提供了科学基础，标志着教育吸引力评估从主观判断向科学测量的重要转变。

字节跳动推出Lynx个性化视频生成系统，仅需一张照片即可生成高保真度个人视频。该技术采用双适配器架构，通过ID-adapter处理身份特征，Ref-adapter注入视觉细节，在800个测试案例中展现出卓越的面部相似度和视频质量，超越现有同类方法，为个性化内容创作开辟新路径。

10月17日-19日，2019年中国计算机大会（CNCC2019）在苏州举办，本届大会以“智能+引领社会发展”为主题，1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技术官王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲。

SkyReels-Audio是Skywork AI团队开发的全能音频驱动人像视频生成框架，能将静态图像或视频与语音输入结合，生成高度逼真、唇形同步的说话人像视频。基于预训练的视频扩散变换器构建，该技术支持无限长度视频生成和编辑，提供多模态控制能力。通过混合课程学习策略和双向潜在融合技术，该模型在身份一致性、面部表情自然度和唇形同步精度上取得了突破性进展，为数字内容创作、教育和娱乐领域带来革命性可能。

超级英雄的电影里有一句经典台词：能力越大，责任越大。对我们IT人来讲，这句话应该是：算力越大，责任就越大。

谷歌和香港大学研究团队提出Learn-by-interact框架，让AI智能体通过自主与环境互动来学习，核心创新是"逆向构建"机制，能将失败操作转化为有价值训练数据。在四个真实环境测试中，该方法显著提升了AI在软件编程、网页操作、桌面应用等复杂任务中的表现，为构建实用AI助手开辟新路径。

奥地利维也纳医科大学研究团队开发了RetFiner技术，通过让眼科AI模型同时学习OCT图像和医疗文字描述，显著提升了诊断准确率。该方法采用四种训练任务让AI模型建立图像与文字的深层联系，在三个主流眼科AI模型上实现了2-6个百分点的性能提升，为医学AI发展开辟了新方向。

对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。

文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能，这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法，并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试，作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告，展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。