在一线效率被重新定义的当下，新一轮技术与市场变化，也正在为斑马技术打开新的增长窗口。

这项由香港科技大学领导的研究首次建立了大语言模型安全守护栏的系统性评估框架。研究团队对13种主流守护栏进行了全面测试，提出了六维分类体系和SEU三维评估标准，揭示了不同守护栏在安全性、效率和实用性方面的权衡关系，为AI安全防护技术的选择和部署提供了科学指导。

苏黎世联邦理工学院研究团队开发出首个多摄像头3D点追踪系统MVTracker，只需4个摄像头即可在三维空间中精确追踪任意点的运动轨迹，追踪精度达2-3厘米。该系统通过创新的点云融合技术和变换器架构，能处理复杂遮挡场景并适应不同质量的深度信息，实现了7.2帧每秒的准实时处理速度，为机器人技术、增强现实等领域带来重要突破。

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

Raffaele Spazzoli是红帽PaaS和DevOps咨询部架构师，在加入红帽之前 ，他在超级KeyBank担任解决方案架构师，实现了将交付周期从3个月变成一周，在本文中，他将以第一视角讲述这段神奇的经历。

纷享销客作为国产CRM中连续四年保持近40%增长的领先品牌,一直在探索AI+CRM领域的数字化变革。

从整体大环境来看，疫情给经济以及各行各业带来一定程度的负面影响，加速了整个产业链洗牌的速度，使得第三产业向制造业转移。

Bar-Ilan大学研究团队开发出NER Retriever智能实体检索系统，突破传统固定分类限制，用户可用自然语言描述检索任意实体类型。系统巧妙利用大语言模型内部知识结构，准确率比传统方法高3-4倍，存储效率提升79%，为新闻媒体、学术研究等领域的信息检索带来革命性改进。

对于大多数人来说，冬奥的观赛过程除了高呼一声「牛X」， 还有更多的时刻其实都是「问号脸」——什么是1620？什么是bFFF？什么是540抓板？

所谓病历内涵质控，简单来说指的就是对病历内容的质量控制。 那它为什么会让医生们如此耗时耗力呢？

un?CLIP是一项创新研究，通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现，虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色，但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力，同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明，un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法，为视觉-语言模型的发展提供了新思路。

ByteDance和复旦大学联合开发了一套让AI学会使用工具的全自动训练系统FTRL。该系统通过五阶段环境构建流程和可验证奖励机制，解决了现有方法依赖不稳定外部服务和缺乏客观评价的问题。实验显示，经过训练的小参数模型甚至超越了大型商业模型，且不损害通用能力。

和大多数实体企业一样，诸老大的线下业务同样受到了冲击，但另一方面，线上业务也出现了大幅增长。

MOLE是一个由KAUST研究团队开发的创新框架，利用大语言模型从科学论文中自动提取数据集元数据。与传统方法相比，MOLE能提取30多种不同元数据属性，支持多语言数据集，并提供严格的验证机制确保输出质量。研究测试了包括Gemini、GPT-4o等七种大模型，结果显示Gemini 2.5 Pro整体表现最佳。MOLE通过自动化元数据提取，使研究人员能更容易发现和使用适合的数据集，促进研究效率和科学开放性。

为探寻企业如何踏上混合云融合发展之旅,3月8日14:00,DTinsight数智化发展研究中心携手戴尔科技集团、微软和英特尔,共同发起第28期【云端会客厅】

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。

创造更「安全」的明天。

想象一下，你正在使用导航软件寻找一个陌生城市中的目的地。地图上显示的是从高空俯瞰的街道和建筑，而你看到的却是地面视角的实际场景。这两种视角之间的巨大差异常常让人感到困惑——地图显示"应该在右边拐弯"，但现实中你可能完全认不出那个拐弯点。

复旦大学联合多所知名院校开发了GeometryZero模型，通过创新的群体对比策略优化（GCPO）方法，让小尺寸AI模型具备了类似数学专家的几何推理能力。该模型能智能判断何时使用辅助构造工具，在多个几何基准测试中表现优异，为AI教育应用的普及化奠定了基础，展现了专门化训练的巨大潜力。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。