体育赛事中使用人工智能一直都有着很高的关注度，越来越多的赛事或者运动队伍都开始花费大量精力用于收集、整理以及分析数据，希望从数据中发现趋势、规律，以发现更好的人才，更科学地训练运动员，更多机会赢得比赛。

中科院与美团联合推出MoTE技术，通过"三值专家混合"架构巧妙解决大模型内存消耗问题。该技术保留原模型的全精度共享专家，同时添加多个内存高效的三值路由专家，在3B参数规模下内存消耗减少60%以上，性能反而提升1.6%。这项突破为在普通设备上部署强大AI模型开辟了新路径。

生成式AI已渗透到社交媒体的各个层面，96%的社交媒体管理者使用AI工具辅助工作。AI主要用于内容创意生成、文案写作和文本改写等任务，帮助专业人士应对多平台运营压力。然而AI使用也面临质量问题、品牌个性丧失和用户反感等风险。专家建议AI可作为"超级助手"处理基础工作，但创意决策和敏感沟通仍需人工把控，关键是在提升效率与保持人性化连接间找到平衡。

苹果公司机器学习研究团队发布MegaFusion技术，这是一项革命性的AI图像生成突破。该技术能在不重新训练模型的情况下直接生成超高分辨率图像和视频，解决了传统方法分辨率提升时出现的模糊问题。通过智能感受野扩展和多尺度特征融合，MegaFusion实现了电影级视觉效果，在内容创作、教育、商业营销等领域展现巨大应用潜力。

近年来，人工智能尤其是生成式人工智能（AIGC）成为了炙手可热的话题。从机器视觉识别到自然语言处理，AI技术的应用范围不断扩大，为各行各业带来了巨大的想象空间。然而，在企业应用领域AI落地却面临着“最后一公里”的难题。

12月13日,阿里云计算平台负责人贾扬清在Flink Forward Asia 2020峰会上指出,拥抱“融合”是大数据演进的新方向,大数据和人工智能一体化是必然趋势,而人工智能是大数据业务发展的终极出口。

亚马逊机器人部门宣布已部署超过一百万台仓储机器人，并推出DeepFleet人工智能系统。该系统如交通控制器般协调机器人运行，提高移动效率并避免拥堵。从2012年开始测试至今，这些机器人已成为亚马逊履行中心的主力，遍布300多个仓库。DeepFleet基于AWS构建，能实时重新规划机器人路径，将行进时间缩短约10%。亚马逊表示机器人创造了更多技术岗位而非取代人工。

NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。

珠宝零售商Pandora自行生产并制造自己所有的产品。该公司的首席技术官（CTO）兼高级副总裁Sunil Srivastava表示，在珠宝零售业中，这种端到端的垂直整合相当独特：“我们的流程涵盖了从制造工厂到生产，再到现金的所有环节。”

至顶网独家采访了成都市经济和信息化局通用电子产业处处长黄剑，就疫情以来成都在复产复工、经信局如何助力电子信息产业高质量发展以及区域协同等热点问题进行了回答。

液冷散热和X型智能天线是黑鲨游戏手机的两个强势“杀手锏”，而黑鲨游戏手机Helo对于这两大黑科技又有重大升级。

人形机器人产业将会是多轮迭代、螺旋上升的过程。

人形机器人产业将会是多轮迭代、螺旋上升的过程。

微软公司延续了最近打破盈利预期的记录，该公司第四财季业绩轻松超过了分析师对其云业务增长的预期，该业务自上个季度以来一直在加速增长。

随着生成式人工智能的广泛应用，其环境影响日益显著。凯捷研究院指出，企业可以通过选择合适的模型和实施可持续实践来显著减少碳排放。报告显示，大型语言模型的训练和运行耗能巨大，预计到2026年，生成式人工智能将占组织温室气体排放的4.8%。专家呼吁企业将可持续性纳入人工智能策略，以减缓环境影响。

curl 负责人 Daniel Stenberg 表示，平台上大量明显由 AI 生成的漏洞报告除制造骚扰外毫无价值，他已联系 HackerOne 请求加强筛查措施，以保护项目免受类似攻击。

加州大学圣地亚哥分校研究团队首次揭示第一人称摄像头的惊人隐私泄露风险。通过构建EgoPrivacy基准测试，他们发现AI能从看似安全的第一人称视频中推断出用户性别、种族、年龄等敏感信息，准确率达70-80%。研究还提出"检索增强攻击"新方法，通过关联第一人称和第三人称视频进一步提升攻击效果。这项发表于ICML 2025的研究为可穿戴设备时代的隐私保护敲响警钟。

阿里巴巴达摩院开发的PREL框架通过渐进式学习让AI具备类人推理能力，在复杂推理任务中性能提升超35%。该框架采用多层次架构和动态推理路径，解决了传统AI推理混乱、上下文丢失等问题，已在医疗诊断、金融评估等领域展现应用潜力。

伟诺红酒Vinovest(zh.vinovest.co)是一家总部位于美国硅谷的科技公司,提供基于大数据和AI算法的智能葡萄酒投资平台,

北大团队突破性研究Being-H0系统，首次实现让机器人通过观看人类视频学习灵巧手部动作。该系统采用"物理指令调优"方法，在150万个动作样本上训练，达到毫米级精度，在多项复杂操作测试中成功率达60%-100%，仅需传统方法25%的训练数据。这项技术为医疗、制造和服务业机器人应用开辟新前景。