清华大学团队推出AnyCap项目，通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准，能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕，在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力，为AI内容创作的个性化发展奠定基础。

最近的一项测试证实了量子轨迹理论做出的预测，该理论描述了量子系统在长久以来不为人知的“崩溃”期间发生的一切。

更强大、更灵活的“假肢”方案。

新能源汽车正处于极速狂飙的时代，中国新能源汽车正处于关键期，其中以“三电”系统为代表的国家配套企业发展尤为重要。

新加坡南洋理工大学研究团队开发的STREAM3R系统革命性地改变了3D重建方式，采用流式处理技术像阅读故事一样按序处理图像，而非传统的同时处理所有图像。该系统实现每秒12-33帧的实时处理速度，准确度高达94.7%，特别擅长处理动态场景，为自动驾驶、机器人导航和虚拟现实应用开辟了新可能。

致力于高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 技术研究、教育和推广的HPC-AI 咨询委员会，携手新加坡国家超级计算中心 (NSCC) 宣布举办首届亚太区 HPC-AI 挑战赛，比赛于2018 年 3 月 27 日正式开赛持续至2018 年 8 月结束。

这项由中国香港大学、香港大学、清华大学等多所知名学府联合完成的研究，成功开发出RISE系统，让机器人首次具备了在虚拟环境中"做梦"练习的能力。通过组合式世界模型，机器人能在想象中进行大量安全训练，在动态积木分拣、背包打包、盒子封装三项挑战性任务中的成功率分别提升至85%、85%和95%，相比传统方法有显著突破，为机器人智能化开辟了全新路径。

开源在企业中流行的一个原因，是开源技术提供了经过良好测试的构建块，可以加速复杂应用和服务的创建。但是第三方软件组件以及包和容器的便利性，在带来好处的同时和引入了风险，因为你构建的应用要和这些元素是一样安全的。

中小企业是数字经济发展的主力军，也是实体经济转型升级的主战场。数实融合，赋能万企，传统产业和新兴产业的界限正在变得模糊，中小企业的数字化转型也正迎来蜕变。

人类平均寿命的每一点实际延长，都将在社会上产生倍增式的巨大影响。

随着智能AI代理技术的发展，IT运维专业人员可以通过自然语言而非传统工具来执行日常管理任务。本文介绍了六个关键的模型上下文协议服务器，包括文件系统操作、MySQL数据库管理、数据备份管理、SSH远程登录管理、Prometheus监控以及服务台管理等应用场景，展示了如何利用这些工具简化IT运维流程，提高工作效率。

当企业致力于寻求利用AI和数据素养的时候，首席数据官（CDO）的角色也在快速发生变化。本文中，有七位数据负责人分享了他们的经历，以及就如何在这个日益突出的职位上取得成功提出了建议。

美国制药巨头礼来（Lilly）公司开发了一套名为MagnolAI的云解决方案，用于对数字生物标记数据进行持续摄取、可视化并将其转化为有意义的医学洞察。

法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架，用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告，并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法，这一系统能生成透明、有因果关系的解释，同时保持高诊断准确率。研究显示，通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为，包括假设检验和非线性思考，提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。

上海交通大学团队开发的ASAP方法通过"锚点引导"和"首词惊喜度"两阶段技术，成功解决了AI推理模型内容冗长问题。该方法在保持准确性的同时，将推理速度提升43.5%，生成内容减少23.5%，为AI推理优化开辟了新方向，代表了从追求模型规模向追求效率质量平衡的重要转变。

韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth，进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中，与70多家数字健康技术供应商合作，应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型，结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势，完善Samsung Health平台功能。

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配合预训练蛋白质编码器和任务标记引导，实现了从蛋白质序列到结构、功能和相互作用的多样化预测。实验证明其性能媲美甚至超越专门方法，并在结构预测上比AlphaFold2快1000倍。Prot2Token通过多任务学习促进了不同预测任务间的协同效应，为蛋白质研究提供了高效、通用的计算范式。

NTT DATA North America的首席信息官讨论了他的员工战略如何成为IT战略的核心，以及组织内的职业流动性如何促进思想的多样性并激励同事发挥影响力。

浙江大学研究团队提出的Omni-R1是一种创新型全模态AI框架，它采用"双系统"协作架构解决了长时间视频理解与精细像素处理之间的根本矛盾。全局推理系统处理低分辨率完整视频并选择关键帧，细节理解系统则对高分辨率关键帧进行精细分析。通过端到端强化学习方法训练，Omni-R1在指代音视频分割和推理视频物体分割等任务中显著超越了现有模型，同时还意外地减轻了多模态幻觉问题。这一研究为构建更全面的通用AI基础模型提供了新思路。

墨奇科技 CEO 及联合创始人邰骋、墨奇科技 CTO 及联合创始人汤林鹏，介绍了如何将指纹识别问题转化为高精度图像搜索问题，基于先进的多尺度特征表示、极少样本的自学习框架、超高性能的异构搜索系统，首次实现了无需细节特征的指纹比对系统。