华东理工大学团队提出I2CR框架，通过"文字优先、视觉辅助"的多轮反思机制解决多模态实体链接难题。该框架模仿人类认知过程，先用文字信息判断，再通过内部一致性检查和跨模态验证，必要时引入OCR、图像描述等视觉线索进行迭代优化。在三大数据集上准确率分别提升3.2%、5.1%、1.6%，达到业界最佳性能。

IBM 正处于转折点，其长期战略成效显著。公司在 AI 和混合云领域取得进展，股价创新高。IBM 正利用开源优势和 Red Hat 专长，通过高效 AI 模型和混合云基础设施，为企业提供成本效益高、性能出色的 AI 解决方案。这一战略有望推动 IBM 在未来企业 AI 市场中占据领先地位。

港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

于2013年分拆出去的软件公司Pivotal正在寻求与母公司VMware重新团聚。

Splunk公司中国区总经理严立忠告诉记者，Splunk为更多的人提供无限洞察，让更多人工智能、机器学习的方法来发挥大数据的价值。Splunk的重心不在人工智能、机器学习，而是通过这些技术服务于大数据分析。

在年度re:Invent大会的第二天，AWS不仅发布了大量新的更新和服务，同时也公布了新的客户。

阿里巴巴团队开发了CODEELO，这是首个让AI模型与人类程序员在相同条件下公平竞技的编程评估平台。该系统通过直接将AI代码提交到真实竞赛平台CodeForces进行评判，实现了零误判和完全公平的评估环境。测试33个主流AI模型发现，只有OpenAI的o1-mini表现突出（评级1578，超越90%人类选手），大多数模型仍处于人类参赛者最低20%水平，揭示了AI在复杂推理任务中的真实能力差距。

分析机构Gartner提出了2025年企业“需要探索”的十大战略技术趋势，其中一些趋势涉及人工智能，还有一些涉及数据管理和存储领域。

北京大学研究团队开发了ToolTrain智能训练框架，解决AI在代码库中精确定位软件问题的难题。该系统采用两阶段训练策略，教会AI像资深程序员一样使用搜索工具找bug。在包含500个真实软件问题的测试中，ToolTrain训练的模型在函数级定位任务中达到68.55%准确率，甚至超越Claude-3.7等商业AI系统，为自动化软件维护开辟新路径。

Versa 推出了 Sovereign SASE 解决方案，允许企业在自有基础设施上部署定制的网络和安全服务。该方案旨在应对日益严格的数据隐私法规和安全威胁，为高度管控行业提供更大的自主权和数据保护。Versa 预计这将使 SASE 市场扩大 25-30%，并开启新的应用场景。

近期谷歌也在强化自己的混合云战略，发布了一款让企业可以更轻松地将应用从内部环境和公有云环境转移到Anthos平台的新工具。

Gartner研究显示，45%的CIO开始与C级高管合作推进数字化转型项目。成功的数字化转型需要CIO与业务领导者共同承担责任，将数字化能力交给最接近价值创造点的团队。这种合作模式要求预算共担、高管直接参与项目会议，以及明确的责任分工。当双方共同投资并积极参与时，项目成功率显著提升。

数据管理软件公司Cohesity今天表示，将与AWS合作创建一种新的基于云的数据管理即服务（DMaaS）产品。

基于服务 2000 多家企业客户的实践经验,神策数据认为 DTC 企业的数字化转型关键是通过科学方法持续迭代以客户为中心的企业经营。企业的最终目的是满足消费者需求。

近十年来，人工智能技术的跃进式发展和深入应用有目共睹。而未来十年，我们对于人工智能的探讨广度和深度也将再进一步。

腾讯AI西雅图实验室推出的R-Zero框架实现了AI系统从零数据自主学习的突破。该框架通过挑战者和求解者两个角色的协同进化，无需人类标注数据即可显著提升大语言模型的推理能力。在Qwen3-4B模型上，数学推理能力提升6.49分，通用推理能力提升7.54分。这种自进化机制为AI超越人类知识边界提供了新路径。

中国农业大学研究团队开发了名为FSG-Net的遥感图像变化检测系统，通过频域-空域协同处理技术，能够精准识别卫星图像中的真实地面变化，同时有效过滤光照、季节等因素造成的虚假变化。该系统在三个权威数据集上达到90%以上的检测准确率，为城市规划、环境监测、灾害评估等领域提供了更可靠的技术支持。

IBM公司表示找到一条新的工艺路线，有望降低3D堆叠芯片制造难度，但目前还无法确定这项技术何时可以正式投产。

由两名前谷歌DeepMind研究人员创立的Reflection AI获得20亿美元融资，估值达80亿美元，较七个月前暴涨15倍。公司正将自己定位为OpenAI等封闭实验室的开源替代方案，以及中国DeepSeek等AI公司的西方对标。团队约60人，已构建大规模AI训练平台，计划明年发布前沿语言模型。公司采用开放模型权重但保留数据集专有的策略，目标客户为大型企业和政府主权AI系统。

AIRI研究院团队开发的cadrille是一款突破性多模态CAD重建模型，能同时处理点云、多视角图像和文本描述输入，并生成精确的Python代码来构建CAD模型。该研究首次将在线强化学习应用于CAD重建任务，采用两阶段训练策略：先在程序生成数据上进行监督微调，再通过在线反馈进行强化学习优化。实验结果显示，cadrille在DeepCAD基准测试中超越所有单模态方法，并在三个具挑战性数据集（包括真实世界CC3D）上创造新的最高记录，特别是在线强化学习技术GRPO显著优于离线替代方案。