尽管区块链技术的确能有效提高跨境支付效率，且能以消除中间商的方式降低成本，但其尚未证明自己可以是工业规模型工具。

MIT和哈佛研究团队发现，AI语言模型在自我评估能力方面存在显著问题，经常表现出过度自信或过度谦虚，无法准确判断自己答案的可靠性。研究揭示了AI校准偏差的深层机制，并提出改进方法。这一发现对AI在医疗、教育、商业等关键领域的应用具有重要意义，提醒我们需要更谨慎地评估AI建议的可信度。

SuperWriter是一项来自新加坡科技设计大学和清华大学的突破性研究，通过模仿人类"先思考后写作"的过程，彻底改良了AI长文生成能力。该研究团队开发的框架包含三个关键阶段：规划、写作和修改，使AI能像专业作家一样进行结构化思考。实验结果表明，经过训练的SuperWriter-LM模型不仅超越同等规模的所有AI模型，甚至在某些领域表现优于规模更大的顶级模型，为AI辅助写作开创了新的可能性。

北京大学等七所院校研究团队通过"图灵眼测试"发现，包括OpenAI o1、Claude-4在内的15个顶级多模态AI模型在人类轻松完成的基础视觉任务上几乎全军覆没，成功率接近零。研究揭示问题根源在于AI视觉编码器的泛化能力缺陷，而非推理不足，为改进AI视觉系统指明了新方向，对自动驾驶、医疗影像等应用具有重要警示意义。

ByteDance研究团队推出的M3-Agent是首个具备长期记忆能力的多模态AI代理。它能同时处理视频、音频信息，像人类一样积累经验和知识。系统采用情节记忆和语义记忆双重机制，以实体为中心组织信息，并通过多轮推理解决复杂问题。在专门构建的M3-Bench测试中，M3-Agent全面超越现有技术，为智能助手的发展开辟了新方向。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

以色列理工学院研究团队开发了AdaptiVocab技术，通过为大语言模型定制专业领域词汇表来提升AI效率。该方法将常见专业词汇组合（如"量子力学"）整合为单个处理单元，减少了25%以上的计算步骤，同时保持文本生成质量不变。这种"精工定制"思路为AI优化提供了新方向，有望显著降低专业领域AI应用的运营成本。

在全新架构之下，青云QingCloud联手合作伙伴，为黑龙江电力提供一整套完善的ERP迁移与测试方案，顺利帮助黑龙江电力实现了ERP“上云”。

哈佛大学伯克曼·克莱因中心探讨人类智能是否实际上就是一种计算智能形式。谷歌技术与社会首席技术官在秋季演讲系列中力挺"大脑即计算机"观点，认为大脑不仅像计算机，本身就是计算机。该理论将大脑比作预测性处理器，类似大语言模型通过预测下一个词元工作。支持者认为通过扩大计算规模可实现AGI，但也有声音质疑当前架构可能遇到瓶颈。研究者希望通过破解AI内部机制来理解人类思维。

思科 Talos 与多家情报合作伙伴共同发现了有关 “VPNFilter” 的更多详细信息。在我们最初发布活动调查结果的几天里，我们已发现 VPNFilter 所瞄准的设备品牌/型号比最初想象得更多，而且还具有其他的功能，例如向终端进行攻击的能力。

英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫也表示，在加速人工智能行业落地的过程中，英特尔可以从硬件、软件和生态三个方面进行赋能。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

SophiaVL-R1是香港中文大学和上海人工智能实验室联合开发的多模态大语言模型，创新性地引入了"思维奖励"机制来提升AI的推理能力。与传统方法不同，该研究不仅关注AI是否得出正确答案，还评估整个思考过程的质量，通过Trust-GRPO算法智能地整合思维奖励和结果奖励。实验表明，即使只有7B参数，SophiaVL-R1也能在MathVista、MMMU等多个基准测试中超越参数量大10倍的模型，证明了思维过程监督对提升AI泛化推理能力的重要价值。

在浪潮信息，有这样一群工程师们，他们在好奇心的驱动下，通过各种方式寻找算力提升的路径，无论进步大小，自豪感都在驱使着他们继续探索未知，甚至像一个科学家一样琢磨各种跨界的技术，并用于解决各类工程难题。

在2021年世界移动大会·上海开幕式上，华为副董事长胡厚崑发表了《创新，点亮未来》的主题演讲。面对疫情给国家、地区、企业和个人带来的重大的影响，技术创新帮助全社会更好地应对了疫情冲击。

SenseFlow是香港科技大学等机构联合开发的文本到图像蒸馏技术，解决了大型流匹配模型蒸馏的三大难题。研究团队提出隐式分布对齐(IDA)稳定训练过程，段内引导(ISG)优化时间步重要性分配，并设计基于视觉基础模型的判别器提升生成质量。实验表明，SenseFlow能将SD 3.5和FLUX等12B参数级模型成功蒸馏为仅需4步生成的高效版本，同时保持甚至超越原模型在多项指标上的表现，代表了AI图像生成效率提升的重要突破。

这“无疑代表着她将成为一颗冉冉升起的新星。”

「 小孟觉得他这辈子和“公务员”杠上了。他的初恋是被“公务员”撬走的，他的第二次恋爱又是被对方的“公务员”姐夫搅黄的，淘汰他的理由都差不多：程序员没有公务员稳定。此后在漫漫相亲路，现实的条件打量更令他吃了不少苦头。 」

腾讯等机构提出Composition-RL方法，通过将多个简单问题组合成复杂问题来提升大语言模型推理能力。该方法解决了AI训练中"太容易题目"无效的问题，在4B-30B参数模型上获得3-10%性能提升，特别是跨学科组合训练效果显著，为AI训练资源高效利用提供新思路。

KAIST研究团队开发了CLEANMOL框架，解决了大语言模型理解SMILES分子表示法的关键难题。传统模型即使在简单任务如计数分子环数时也表现不佳，因为SMILES编码中结构信息常呈非连续分布。研究通过设计官能团匹配、环计数等确定性任务，大大提升了模型对分子结构的理解。实验表明，预训练后的模型在逆合成等下游任务上表现优异，精确匹配率从45.6%提升至58.1%。这一突破无需昂贵实验数据，为药物开发和材料设计提供了低成本高效的AI支持方案。