腾讯混元团队推出革命性AI系统Hunyuan-GameCraft，能根据键盘鼠标操作实时生成对应游戏画面。该系统统一处理各种输入信号，采用混合历史条件训练保持长期一致性，通过模型蒸馏实现近实时响应。基于100多款3A游戏数据训练，在控制精度和视觉质量上显著超越现有方法，为交互式内容创作开辟新路径。

Google 近期加快了 AI 模型的发布节奏，推出了业界领先的 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.0 Flash。然而，公司尚未发布这些新模型的安全报告，引发了对透明度的担忧。Google 表示正在权衡快速迭代和获取反馈的方式，承诺未来会发布更多文档，但专家认为这种做法可能会树立不良先例。

在今年微软的Build开发者大会——这是微软上个月重组之后的首个重要活动，这次重组中微软将Windows进行分割，整合到其他部门中——开幕日上，微软展示了提供给硬件和软件开发者的物联网（IoT）和边缘计算工具及技术。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

Alphabet 第四季度财报显示，Google Cloud 收入同比增长 30% 至 120 亿美元。CEO Pichai 承诺将继续投资云业务，重点发展 AI 基础设施和生成式 AI。Google Cloud 和 YouTube 年收入预期超过 1100 亿美元，反映出公司在 AI 驱动的云服务和流媒体领域的强劲需求。

这是高通“无线关爱”计划助力中国乡村振兴发展的又一尝试，也是中国乡村发展基金会推动乡村产业高质量发展的不断探索。

IEEE会士Houbing Song说：“要制作‘有益的’深度伪造（作品），既需要人工智能知识，也需要专业领域知识。”

清华大学和新加坡技术设计大学联合发布了突破性AI写作研究LongWriter-Zero，该模型完全通过强化学习训练，无需任何长文样本即可生成万字高质量文章。实验显示，仅32B参数的LongWriter-Zero在WritingBench和Arena-Write基准测试中均超越了千亿参数级的顶级模型，证明了创新训练方法胜过单纯扩大模型规模的理念。

这位CTO、CSO、软件工程和运营主管知道，成功迁移到云就是改变文化并用激励的FinOps取代本地沉没成本的心态。

安森美宣布推出九款全新EliteSiC功率集成模块（PIM），可为电动汽车（EV）直流超快速充电桩和储能系统（ESS）提供双向充电功能。

除了商业，人工智能还可以对现实世界的许多社会问题带来有价值的解决方案。对此，福布斯技术委员会的十五位成员就人工智能创新应用能够如何被用于解决当今世界的一些社会危机发表了自己的看法。

智能体的认知架构是其核心所在，主要包含三个关键要素：模型、工具和编排层。其中，模型（Model）在智能体的运行过程中充当着核心决策制定者的角色。这些模型可以是单个或多个不同规模的语言模型，并且需要遵循基于指令的推理和逻辑框架，例如ReAct、Chain-of-Thought或Tree-of-Thoughts等。

谷歌 DeepMind 推出的 AlphaEvolve AI 智能体，利用多轮反馈机制优化编程和数学任务，已在数据中心与芯片设计中提效，并重现数学问题的先进解法。

这篇论文介绍了GSO（Global Software Optimization），一个用于评估大语言模型在软件性能优化任务中能力的基准测试。研究团队从真实代码库中提取了102个优化任务，涵盖10个代码库和多种编程语言。实验结果显示，即使最先进的AI编程助手在这些任务上的成功率也低于5%，表明软件优化对当前模型仍是巨大挑战。研究分析了失败模式，包括低级语言处理困难、懒惰优化策略和瓶颈定位不准确等问题，为未来研究提供了明确方向。

清华大学研究团队提出的Spatial-MLLM是一种创新视频理解模型，通过双编码器架构结合语义和空间信息，使AI能仅从2D视频理解3D空间关系。该模型采用空间感知帧采样策略，在VSI-Bench测试中超越了Gemini-1.5 Pro等顶级商业模型。研究团队构建了12万条问答对的数据集，通过监督微调和强化学习训练，使模型在物体计数、空间位置和方向判断等任务上表现出色，展示了AI空间智能的重大进展。

斯坦福大学研究团队开发出SynthesizeMe方法，能让AI通过观察用户的选择自动学习个人偏好，无需填写复杂资料。该方法通过三步流程分析用户互动，生成个性化画像，在理解用户偏好方面准确率提升4.4%。研究还构建了PersonalRewardBench测试平台，为AI个性化能力评估提供标准。这项技术有望应用于智能客服、教育和内容推荐等领域。

云原生架构改变了应用的部署方式，但对于高性能计算来说仍然是一个相对未知的领域。不过据报道，接下来Red Hat和美国能源部将在这个领域采取一些行动。

数字化转型已经成为行业共识，而汽车行业在“四化”趋势下也在迎来转型机遇。神州数码与高科数聚基于对“数云融合”的高度共识，面向汽车行业推出创新方案，赋能行业客户数字化、数据化、数智化全面价值提升。

这项研究关注语音中的句子强调（即说话时对特定词的重音），它能传达说话者的潜在意图。耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，尽管现代语音语言模型进步显著，它们在理解句子强调方面表现不佳。团队创建了StressTest基准测试和Stress-17k合成数据集，并开发了StresSLM模型，使强调理解能力大幅提升。研究表明，通过特定训练策略，可以让AI不仅理解"说了什么"，还能理解"怎么说的"，从而捕捉人类交流中的微妙含义。

数据存储与韧性公司孤星（Lonestar）与半导体和存储公司Phison于周三在SpaceX火箭上发射了一项数据中心基础设施，目标是月球。