Temu在义乌引起了轰动。义乌这个以庞大的批发市场而闻名的小商品集散地，“每当一个平台崛起，义乌就会有大量供应商富起来。以前是亚马逊、淘宝，然后是拼多多。最近很多人也想赶上 Temu 这辆驶向海外的列车。

加州大学伯克利分校研究团队发现，专门用于深度推理的AI模型在实际任务中容易出现"过度思考"现象，即过分依赖内部推理而忽视环境反馈。通过分析4018个AI行为轨迹，研究显示推理模型的过度思考倾向比普通模型高三倍，且过度思考程度越高任务成功率越低。研究提出了有效缓解策略，能将模型性能提升30%并降低43%计算成本。

过去，知识债务的解决一直局限于某些能够反复进行实验的领域，特别是医学，但目前的情况正在改变。

IIT海德拉巴研究团队开发DIWALI数据集，首次系统评估大语言模型的印度文化适应能力。该数据集包含8817个文化概念，覆盖36个地区17个类别，研究发现现有AI存在严重文化偏见和表面化适应问题，为AI文化智能发展提供重要基础数据和评估标准。

这项研究由加州大学伯克利分校团队完成，通过创建"Search Arena"平台收集了24,000多次用户与搜索增强型大语言模型的真实交互数据。研究发现用户提问远不止简单事实查询，他们更看重引用丰富的回答，即使引用与内容无直接关联。有趣的是，用户更偏爱社区平台引用，而非维基百科。研究还表明搜索能力不会影响AI在普通场景中的表现，但在需要实时信息时至关重要。这些发现为改进下一代AI助手提供了重要指导。

你是否曾经因为衣服色彩搭配不协调而尴尬？或者在医学诊断试纸上辨别微妙的颜色变化时感到困惑？色彩在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色，从科学发现到医疗保健，从购物到艺术欣赏，无处不在。而人工智能，特别是视觉语言模型(VLMs)，正在迅速融入我们的生活，但它们真的能像人类一样理解和利用色彩信息吗？

这篇论文由康奈尔大学和希腊伯罗奔尼撒大学的研究者合作完成，系统性地区分了AI智能体和智能主体AI这两种新兴技术范式。研究通过深入分析架构差异、运行机制和应用场景，揭示了AI智能体作为单一执行特定任务的系统，与智能主体AI作为多智能体协作生态系统的本质区别。论文不仅梳理了从生成式AI到AI智能体再到智能主体AI的技术演进路径，还详细探讨了两种范式各自面临的挑战及潜在解决方案，为下一代人工智能系统的发展提供了清晰路线图。

Google DeepMind发布Gemma 3多模态AI模型家族，参数量从1B到27B，支持文字、图片理解和多语言处理，可在普通设备运行。创新的5:1注意力架构将内存消耗降低75%，支持128K长文档处理。在多项测试中表现优异，27B版本在聊天机器人竞技场排名第9，超越了许多更大规模的模型，实现了AI技术的真正民主化。

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

科学技术加快了文明的演化，更是推动社会生产力发展的重要力量。

工业革命上半场，机器带来无限能量；在下半场，关键词则是信息。

英伟达与斯坦福等顶尖机构联合开发的TTT技术首次让AI学会"讲故事"，能生成长达一分钟的连贯视频。该技术采用"边做边学"的创新方法，让AI在生成视频时持续优化记忆能力，在人类评估中比现有最佳方法领先34个Elo积分，展现出革命性的长视频生成能力。

上海AI实验室联合多所知名大学推出OS-Genesis项目，创新性地提出"反向任务合成"方法来训练GUI智能体。该方法让AI先自由探索应用界面，观察操作效果，然后反推出训练任务，彻底改变了传统的预定义任务训练模式。实验显示，这种方法在AndroidWorld等复杂测试环境中将智能体成功率从9.82%提升到17.41%，接近翻倍的性能提升证明了探索式学习在GUI智能体训练中的巨大潜力。

KERL是一个创新的食谱推荐系统，由伦斯勒理工学院研究者开发，将食品知识图谱与大语言模型相结合，提供个性化推荐并生成食谱步骤和营养信息。系统包含三个模块：KERL-Recom（负责推荐菜品）、KERL-Recipe（生成烹饪步骤）和KERL-Nutri（提供营养分析）。研究团队创建了全新基准数据集评估系统性能，实验表明KERL在所有任务上均显著优于现有方法，为用户提供了考虑个人喜好、饮食限制和健康指南的完整食谱推荐解决方案。

“用智能，开启无限可能。”

2013年，吴思进无意中接触到了区块链技术，找来了比特币白皮书和一堆代码，埋头看了两天，触动很大。“区块链是一种底层基础建设”，他决定将自己2008年创办的复杂美全面转型，开始探路区块链研发。

华中科技大学研究团队开发的LaTCoder通过"分而治之"策略解决AI网页代码生成中的布局保持难题。该方法将复杂网页设计分割为小块，逐块生成代码后智能拼接，在多个评估指标上显著优于现有方法。团队还构建了更具挑战性的CC-HARD数据集，为行业提供了新的测试标准。这项技术有望大幅降低网页开发门槛，推动设计到代码的自动化转换。

斯坦福大学研究团队发现，通过眼球追踪技术可以识别AI语言模型的内部工作机制。研究人员让志愿者阅读不同AI模型生成的文本，发现每个模型都有独特的"生成指纹"，能通过人类阅读时的眼球运动模式被检测出来。这项技术可以80%以上准确率预测文本来源，为AI评估和人机交互优化提供新方法。

腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。

IBM高级副总裁Rob Thomas 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。