上海人工智能实验室等机构联合开发的MeshCoder系统能将3D物体点云自动转换为可编辑的Blender Python代码。该系统采用分层训练策略，先训练部件识别模型，再训练整体推理模型，在重建精度上显著优于现有方法。生成的代码支持灵活的几何和拓扑编辑，并能增强大语言模型对3D形状的理解能力，为游戏开发、建筑设计等领域带来新的可能性。

「毅力号」火星车搭载的「机智号」火星无人机，在无需人为干预的情况下，灵活实现火星表面的降落、起飞与航行。

中科院联合StepFun公司开发了AI数学翻译系统StepFun-Formalizer，能将自然语言数学问题转换为严格的形式化数学语言。通过创新的四阶段训练方法，该系统在权威测试中达到40.5%准确率，超越所有现有专业和通用AI模型，为自动定理证明和数学教育等应用奠定基础。

世界上有几百种编程语言，而真正流行的不过20余种，Python就是其中之一。多年前，Guido van Rossum创造了Python，成为了如今的「Python之父」。面对数百万人忠诚拥趸，Nick Heath与van Rossum共同探讨了Python的过去以及未来。

在刚刚结束的Microsoft Ignite 2018大会上，萨提亚再次提及：“我们真正进入了智能云和智能边缘时代，这就是摆在我们面前的机会。”为了适应这一转变，企业需要足够的“技术强度”，而微软的使命就是用最完整、智能和安全的云赋予每个组织“技术强度”。

华为诺亚方舟实验室推出MMDOCIR，这是首个专门针对长文档多模态信息检索的基准测试系统。该系统能够在平均65页的复杂文档中精确定位信息，不仅理解文字内容，还能解读图表、表格等视觉元素。通过对313份真实文档的测试，研究证明视觉理解方法比传统文本转换方法准确率高出15-25个百分点，为企业知识管理、法律文书检索、医疗文献查阅等领域带来革命性改进。

这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法，可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性，限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率，作为评估和训练信号。实验表明，这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法，还大幅降低了计算资源需求，同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。

北京邮电大学团队发现大语言模型"遗忘技术"存在重大漏洞：AI在特定训练后虽能拒绝直接问题，但换个问法仍可套出相关信息。研究提出"形式依赖偏差"概念，并开发ROCR概念重定向方法，通过替换AI内部概念表示实现真正遗忘，解决了传统方法的局限性。

这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题，提出了LEAF方法（Levenshtein高效对抗性微调）来增强文本编码器的稳健性。实验表明，LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能，在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时，LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量；在多模态检索任务中，它平均提高了10个百分点的召回率。此外，LEAF还增强了模型的可解释性，使文本嵌入的反演更加准确。

世界上只有少数几家公司设计使用尖端技术的处理器，制造这些芯片的配备更少。英特尔自己制造芯片，台湾台积电和GlobalFoundries是为其他公司生产芯片的纯代工厂，而三星两者都稍有涉及。

微软研究院提出Chain-of-Model学习范式，将因果关系融入大型语言模型的隐藏状态。这一创新通过"链式表示"将模型参数分为多个子表示链，使模型能够逐层扩展且保持前序能力。研究成果包括CoLM和CoLM-Air两种实现，实验证明它们不仅性能与标准Transformer相当，还提供了高效训练和灵活推理的优势，包括能够渐进扩展模型规模、提供多尺度子模型以及显著加速预填充计算。这一突破为解决大型语言模型训练成本高和部署缺乏灵活性的问题提供了新思路。

11月28日，制造业高质量发展高峰论坛上，深圳洛可可新消费事业部总经理、首席品牌运营官曾怡菁代表洛可可在峰会上发表《品牌“救生圈”体系赋能智能制造》主题演讲，就如何借助品牌力量助推传统制造向高端智造化转型的精彩言论。

香港中大团队开发出ScreenCoder系统，能够直接将网页设计图转换为完整的HTML/CSS代码。该系统采用三个专门AI助手协作的方式：识别专家负责检测界面元素，规划专家构建布局结构，代码生成专家输出最终代码。测试显示布局准确率达75.5%，显著超越现有方法。该技术不仅提高了网页开发效率，还能作为训练数据工厂改进其他AI模型，为设计到代码的自动化转换提供了新的解决方案。

想象一下，你去到一个陌生的国家，那里的人们说着你完全不懂的语言。你会感到无所适从，对吧？在机器人世界中也存在类似的问题。不同种类的机器人就像来自不同国家的人，它们有自己特定的"语言"（动作方式）和"视角"（观察环境的方式）。一个操控机械臂的系统可能完全无法理解如何控制一个移动机器人，就像一个只会说英语的人无法直接理解中文一样。

本文探讨了CIO如何主导AI转型，涵盖销售预测、客户体验优化与流程自动化，同时强调IT与业务间的协作、人才储备及预算挑战。

法国国家科研中心开发的OpenMed NER是一套开源医学文本AI识别系统，能从医学文献中自动提取疾病、药物、基因等关键信息。该系统采用创新的领域自适应预训练和LoRA微调技术，在12个测试数据集中的10个创造了新纪录，特别在临床数据识别方面提升显著。整个训练过程仅需单GPU运行12小时，碳排放不到1.2千克，展现出卓越的效率和环保性。

EPFL研究团队开发了首个专门测试AI计算机代理安全性的综合平台OS-HARM，通过150个测试任务发现包括GPT-4.1、Claude 3.7 Sonnet等在内的主流AI代理都存在严重安全漏洞，会执行有害指令、易受攻击欺骗，并可能因判断失误造成危险后果。

莫斯科物理技术学院研究发现，大语言模型无需学习词汇语义含义也能实现语言理解。通过使用基于字符视觉形状的冻结嵌入代替传统可训练嵌入，模型在推理测试中表现更佳。研究表明语义理解是Transformer架构的涌现属性，而非来自输入嵌入的语义信息，为AI语言理解机制提供了全新视角。

关舟提到：4G改变生活，5G改变社会！4G对社会生活的改变是显而易见的，5G改变不光支撑起电信产业，也是行业中所有相关产业数字化的重大转型。另外，他也大胆做出预测，预测到2025年，中国将是全世界最大的5G市场，5G连接数将达到全球连接数的1/3。

从2017年开始，中纺集团在内部构建了名为“E-棉商” 的业务管理信息平台——以互联网技术为支撑，覆盖棉花贸易业务全生命周期，同时，基于棉花行业的标准规范，贴合企业棉花业务独特的经营管理模式，实现了集团统一的财务和风险管控。