新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。

Salesforce公司发布了Einstein自动化预览版，用户利用Einstein自动化几乎不用写代码就可以创建用于自动化任务的工作流程，处理客户请求。

在过去十年里，金融沙箱或科技沙箱概念在全球日渐流行，一个特别的原因是监管机构试图将加密货币、区块链和科技精灵塞回瓶里以进行观察（甚或可能将这些精灵闷死在里面）。

浙江大学与阿里巴巴合作开发了MTDEval多轮对话评估系统，通过学习五个顶级AI评委的评判智慧，将多评委评估的准确性与单模型推理的效率完美结合。系统在七个基准测试中表现优异，评估速度比传统方法快数倍，同时构建了两个高质量数据集供研究使用。该开源系统为AI对话质量评估提供了实用可靠的解决方案。

伊利诺伊大学香槟分校等机构的研究团队提出MiCRo框架，创新性地解决了大语言模型偏好学习的多样性问题。该框架采用两阶段方法：先通过混合建模从二元偏好数据中提取多种潜在偏好模式，再利用情境感知路由根据用户具体需求动态调整偏好权重。实验证明，MiCRo不仅能有效捕捉多样化人类偏好，且仅需少量标注数据即可实现个性化适应，在多个数据集上显著优于现有方法，为构建更具个性化的AI系统提供了新思路。

IBM从麦当劳手上收购了自动下单技术以及该技术的开发团队之后，该公司正在将其自然语言处理（NLP）软件推广到这家快餐连锁公司的更多得来速餐厅。

耶鲁大学团队构建了首个科学图表理解评估基准MISS-QA，测试AI模型解读科学论文示意图的能力。通过评估18个前沿模型发现，即使最先进的AI模型准确率也仅达78.3%，远低于人类专家的89%。研究揭示了AI在图表理解、信息检索和推理方面的五大弱点，为科学AI应用的发展提供重要参考。

深圳大学团队开发了C3D-AD持续学习框架，解决3D异常检测中的"灾难性遗忘"问题。系统通过三个创新模块：统一特征空间的KAL、智能信息管理的KAA和记忆保持的RPP，实现在学习新产品检测的同时保留对历史产品的检测能力，在三个数据集上取得显著性能提升。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

今年7月22日，Melissa Di Donato接替宣布退休的Nils Brauckmann，担任SUSE CEO，Melissa Di Donato也是SUSE首位女性CEO。随着SUSE新任CEO的到任，退出OpenStack，启动百日计划，一个全新的SUSE正在慢慢呈现。

在VMworld 2018上，VMware发布了一系列新的产品，包括内置AppDefence的vSphere、Cloud Assembly、Service Broker与Code Stream等新云服务以及与AWS合作的最新进展，并宣布加大对电信市场的投入以及将VMware的云扩展到边缘。

清华大学研究团队开发了MATE多智能体翻译系统，这是首个专为残障人士设计的开源AI辅助工具。该系统能在文字、语音、图像间智能转换，如将图片转为语音描述、语音转文字等。系统包含8个专业智能体协作，准确率达91.7%，支持本地运行保护隐私，为视听障碍等用户群体提供了强大的信息获取工具。

华为联合多所高校发布TeleMath数据集，这是首个专门评估大型语言模型在通信数学问题求解能力的基准测试。研究团队设计创新的合成数据生成框架，从50个专家问题扩展至500个测试样本，涵盖信号处理、网络优化等七大领域。评估结果显示，专门的推理模型明显优于通用模型，为通信AI应用指明方向。

不管是物联网还是PII，都涉及一个核心话题就是数据安全。特别是随着物联网的发展，PII的重要更是越发重要。如何在一个万物互联的时代实现PII的安全成为当今我们这个时代的重要议题。

两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件，而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息，并基于错误前提执行后续操作。专家指出，当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制，无法准确跟踪其操作的实际效果，可能尚未准备好用于生产环境。

近年来，只有把核心技术掌握在自己手中，才能真正掌握竞争和发展的主动权，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。在这一趋势下，始终坚持自主研发路线的科蓝，迎来了属于自己的全新机遇。

CIO越来越多地利用云和分析引领数字化变革，尤其是在零售和服务公司，但本质上交叉点是与创收密切相关，在这方面IT优先级也不断提高。

阿里巴巴研究团队开发出START系统，首次让AI能像人类一样在推理过程中主动使用编程工具。通过创新的"提示注入"和自学习技术，START在数学竞赛和编程测试中表现显著提升，在AIME24达到66.7%准确率，比基础模型提升16.7%。这项突破性研究为AI推理能力带来质的飞跃，大幅减少计算错误和"幻觉"现象。

工业互联网平台呈现五大态势，一是IaaS已成定局，PaaS以专业性和通用性为主，SaaS向专业化纵深发展；二是工业PaaS是平台发展的突破口；三是制造业是工业PaaS建设的主力军；四是互联网企业会快速成功为PaaS的另一主办军；五是工业大数据是价值网络的核心纽带。

香港科技大学研究团队推出VL-Rethinker，这是首个能在视觉语言任务中进行深度反思的AI系统。通过创新的"选择性样本回放"和"强制反思"训练策略，VL-Rethinker在数学视觉推理等任务上显著超越GPT-o1，证明了AI可以学会像人类一样自我检查和纠错，为构建更智能可靠的多模态AI系统开辟了新路径。