也许Peloton能否生存根本就不存在争议，真正的矛盾点在于高管团队和投资者们总指望着让Peloton带来天文数字的经济回报。

研究求解器的少数者。

研究求解器的少数者。

MIT等顶尖院校研究团队发现AI处理长文本时存在"记忆过载"问题，提出OPRM溢出预防方法，通过"分而治之"策略让AI学会聪明遗忘，性能提升14%-51%。该方法类似智能图书管理员，先快速浏览所有相关内容，再专注分析最相关部分，避免了传统方法的记忆溢出困境，为实现更高效的长文本AI应用开辟新路径。

StepFun公司推出的Step1X-Edit是首个能够媲美GPT-4o和Gemini2 Flash等商业模型的开源图像编辑AI。该模型通过整合多模态语言理解和扩散图像生成技术，能够处理11种编辑任务，在新构建的GEdit-Bench基准测试中表现优异，为图像编辑技术的民主化开辟了新道路。

「打印不能再彩印、绿植被搬走了、打车报销的起始点必须是公司、伙食从鲜 虾变成了冷冻虾......降本增效的寒气正深入地影响着每一个大厂互联网人。今日推荐晚点LatePost（id：postlate）一篇文章，作者：祝颖丽 编辑：钱杨。」

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

这一代人，一个个像悬崖边的孩子。在青春的荒原上，他们忽然看见了光。 他们猛力奔跑，触足之地，或陷泥泞，或长青草，惊心动魄间，天地舒展成一个以自由命名的花园，大河山川，各自生成。时间是玫瑰，他们是玫瑰上的刺。——吴晓波

哈尔滨工业大学团队开发的Optimus-3是首个在Minecraft环境中具备完整认知能力的AI系统，能够同时处理感知、规划、行动、定位和反思五大任务。该系统采用专家混合架构和任务级路由机制，有效解决了多任务学习中的干扰问题，并通过多模态推理增强强化学习显著提升了视觉相关任务的表现。实验结果显示，Optimus-3在各项任务上均超越了现有最先进系统，为通用人工智能的发展提供了重要技术路径。

“小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。”

上海交通大学团队构建了SWE-QA仓库级代码问答基准测试，包含576个高质量问答对，评估AI理解整个代码库而非片段的能力。研究开发了SWE-QA-Agent智能代理系统，通过迭代推理和多工具协作回答复杂代码问题。实验显示Claude 3.7 Sonnet表现最佳，AI在概念性问题上表现良好但在需要深度推理的定位问题上仍有挑战。

南洋理工大学研究团队开发出SHINE方法，这是一种无需额外训练就能实现高质量图像合成的新技术。该方法通过巧妙引导现有AI模型的潜能，能够在复杂光影条件下完美合成图像，包括准确的阴影生成和水面倒影效果。研究团队还创建了ComplexCompo基准测试集，验证了SHINE在各种挑战性场景中的卓越性能，为图像编辑技术的发展开辟了新方向。

中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench，揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法，通过要求AI同时给出答案和精确定位，实现真正可追溯的视觉推理，为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。

这项来自香港中文大学的研究开发了名为"LoRA-Edit"的视频编辑技术，通过巧妙结合LoRA适应技术和遮罩机制，解决了传统视频编辑中编辑效果难以精确传播、背景容易被意外改变的问题。该技术让用户只需编辑第一帧画面，就能让编辑效果自然传播到整个视频，同时可通过参考图片进一步控制编辑外观，在多项对比测试中均超越现有先进方法。

加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集，通过利用GPT-4o优化现有数据质量，使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平，在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩，显著缩小了开源与商业模型的差距，为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。

Adobe研究院联合UCLA开发的Lavida-O系统，首次在单一AI模型中实现图像理解、生成、编辑的完美统一。采用创新的掩码扩散技术，该系统不仅生成速度比传统方法快6.8倍，还具备规划和反思能力，能像真正的艺术家一样思考和创作，在多项权威测试中超越现有最佳模型。

AI不仅在重新定义汽车，还在定义汽车整个上下游。

2024年华为云开年采购季期间，博主将对华为云桌面、华为云会议两款协同办公类产品进行实测，一起详细看看它们能为中小企业带来哪些数字办公新体验吧。

谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：会自己编程进化的AI智能体，破解56年未解数学难题

斯坦福大学研究团队通过对比实验发现，AI模型自我改进能力的关键在于四种认知行为：验证、回溯、子目标设置和逆向推理。具备这些"思维习惯"的模型能有效利用额外计算时间提升表现，而缺乏认知行为的模型则停滞不前。研究证明通过精心设计的训练数据可以人为培养这些能力，且思维过程比正确答案更重要。这一发现为AI发展指出新方向：培养正确思维方式比增加数据量更关键。