四川大学研究团队发现，当前先进的AI模型在面对信息不完整的数学问题时，缺乏主动询问澄清信息的能力，更倾向于基于假设给出答案。

首席人工智能官（CAIO）正在迅速成为高管层中的一个新角色，主要负责制定人工智能议程。为什么有如此多的企业正在寻找填补这一职位，这个职位需要什么，你是否拥有合适的人才来获得最新的IT领导职位？

台湾大学与NVIDIA合作开发了EMLoC技术，让普通用户能在24GB消费级显卡上训练38B参数的超大AI模型。该方法通过创建智能"模拟器"将训练内存需求降至推理水平，配合独创的LoRA校正算法确保训练效果。这项突破大幅降低了AI模型定制化门槛，有望推动AI技术民主化发展。

一年一度的美国黑帽网络安全会议于本周举行，基于现场与会者的发言和全球各地安全研究人员的虚拟流媒体简报，移动平台和开源软件正在成为网络安全的关键问题。

邮件系统平台作为每个企业不可或缺的业务系统，已经不仅仅是单纯的信息传送工具，更是关系到企业决策流程、数字资产管理的核心关键业务系统。

这项由北京大学等多家顶尖机构联合完成的研究解决了大语言模型的关键技术难题：如何高效管理AI的"记忆系统"。研究团队开发的KV-CoRE技术能够智能压缩AI记忆，在几乎不影响性能的前提下大幅节省存储空间和提升运行速度，为AI系统的实际部署提供了革命性解决方案。

在处于变革的时代，英特尔联合华为开展了更多创新性的工作，帮助企业应对技术挑战，实现业务转型。不管是云端创新，还是推动网络转型，英特尔与华为在未来还将拓展更多层面的合作，为企业数字化转型提供更多支持。

CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型，发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术，成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别，就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中，CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点，尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。

阿里巴巴达摩院联合多家机构构建了史上最大的开源医学推理数据集ReasonMed，包含37万高质量样本。通过多智能体协作和精密质量控制，他们训练出仅70亿参数的ReasonMed-7B模型，在多项医学问答测试中超越了更大规模的竞争对手，甚至在某些测试中击败700亿参数模型，证明了高质量数据胜过模型规模的重要原则。

这项研究分析了混合专家模型（MoE）的"局部路由一致性"特性，即连续词元激活相似专家的程度，这对内存受限设备上的模型部署至关重要。研究者提出了两种测量指标：段路由最佳性能（SRP）和段缓存最佳命中率（SCH），分析了20个不同MoE模型。结果表明，在每层都使用MoE且不含共享专家的模型局部路由一致性最高，领域专业化的专家比词汇专业化的专家对一致性贡献更大。研究还发现，缓存大小为激活专家数量2倍时能取得最佳平衡，为MoE模型设计和部署提供了重要指导。

UC伯克利研究团队发现了一种革命性方法，能够在不重新训练的情况下修复AI视觉系统的注意力异常问题。他们识别出少数"寄存器神经元"是造成注意力噪点的根源，并开发出"测试时寄存器"技术，将这些异常重定向到专门区域。该方法在多项视觉任务中表现出色，性能媲美专门训练的系统，同时还能抵御印刷攻击，为AI视觉技术的实际应用提供了简单高效的改进方案。

阿里达摩院联合多所高校提出AffordDex框架，让机器人灵巧手首次具备类人功能感知能力。通过两阶段训练结合负面功能感知分割技术，实现既自然又安全的物体抓取，成功率达89.2%，人类相似性评分8.6分，功能正确性远超现有方法，为通用机器人智能发展奠定重要基础。

德州大学研究团队通过数学优化理论，成功将3D高斯点云渲染技术的点数量减少50%，在保持渲染质量的同时大幅降低内存占用。该技术通过"分裂矩阵"精确识别需要优化的区域，有望让高质量3D渲染在手机等移动设备上普及，为VR/AR应用带来突破。

史彦泽表示，互联网革命的最大特点就是连接，传统CRM只能做内部客户资料管理，而现在CRM将更多打通企业内外部连接。这个链条包含后端的供应链和前端的需求链，由于每家企业的连接诉求和场景不同，这对CRM厂商提出了更高的要求。

加州大学欧文分校计算机科学家Peter Burke展示了机器人如何通过生成式AI模型和硬件自主编程大脑。该项目中，AI模型被提示编写代码，创建实时无人机地面控制系统，运行在搭载树莓派的无人机上。整个过程耗时2.5周，生成1万行代码，效率比传统开发提升20倍。研究发现当前AI模型处理超过1万行代码时准确性显著下降。专家认为这标志着空间智能和自主捕获技术的重大进步。

本周AI企业签署大量企业合作协议，Zendesk推出可解决80%客服问题的AI代理，Anthropic分别与IBM和德勤达成合作，谷歌发布企业AI平台。然而企业应用AI并非一帆风顺，德勤因向澳大利亚政府提交包含AI幻觉内容的报告而面临退款。相比消费级AI应用，企业级合作为AI公司提供了更直接的盈利路径，但企业必须对AI输出结果承担责任。

Veeam公司首席技术官、产品战略高级副总裁Danny Allan在与媒体和分析师交流的过程中，援引了IDC最近的报告结果。

AMD推出ROCm 7.0软件平台，在推理性能上实现3.5倍提升，训练浮点性能提升3倍。该平台支持OCP微缩放数据类型硬件加速，引入AI张量引擎AITER，可将MLA解码操作提升17倍。结合MI355X芯片，AMD声称在DeepSeek R1推理负载中性能超越英伟达B200芯片1.3倍，并已集成至vLLM和SGLang等主流推理引擎中。

西班牙巴斯克大学领导的国际团队开发出专门针对阿拉伯语的增强搜索系统，通过创新的"注意力相关性评分"机制，让机器能更精准理解阿拉伯语问题并找到准确答案。该系统在Top-1准确率上达到37.01%，比现有最佳系统提升0.91个百分点，为阿拉伯语用户带来更好的智能搜索体验。

Ted迅速地晋升为一家财富100强公司的最高管理层，他认为这要归功于他在不同行业、工作和组织领域工作过程中不断的学习和知识积累。