ByteDance和中国科学院的研究团队提出了Diffusion ConvNet (DiCo)，一种完全基于卷积神经网络的扩散模型架构，实现了图像生成任务中质量与效率的双重突破。研究发现DiT模型中的全局自注意力机制存在冗余，通过引入紧凑通道注意力机制，解决了卷积模型中的通道冗余问题。在ImageNet基准测试中，DiCo-XL比DiT-XL/2生成速度快2.7-3.1倍，同时实现了更优的图像质量，证明了纯卷积架构在扩散模型中的巨大潜力。

Fetii 是一款面向年轻人的团体打车应用，由德州农工大学毕业生创立。该应用填补了市场空白，为 7-14 人的团体提供便捷、实惠的按需乘车服务。Fetii 目前已在 6 个州的 68 个城市运营，每月服务超过 20 万乘客。公司近期获得了由马克·库班领投的 735 万美元种子轮融资，将用于进一步扩张市场。

瞻博网络（Juniper Networks）昨天宣布已经签署协议以4.5亿美元价格收购128 Technology，后者是位于美国马萨诸塞州伯灵顿的一家为企业网络提供支持软件平台的厂商。

想或不想上云的企业都会面临业务如何在云端进行部署的问题。下面就让我们看一下通过Docker打包后的Web应用在十大公有云上的应用处理能力表现。

ETH Zürich等机构研究人员提出TrustVLM框架，解决视觉-语言模型预测可信度问题。该方法利用模型中存在的"模态差距"，创新性地结合图像到文本和图像到图像的相似度，实现无需重新训练即可大幅提升误分类检测性能。在17个数据集的严格测试中，TrustVLM相比现有方法在关键指标上提升显著，同时改善了零样本分类准确率。此成果为AI系统在自动驾驶、医疗等安全关键领域的可靠部署提供了重要保障。

英特尔最新的《智能边缘展望报告》指出，边缘计算对企业来说至关重要，只有智能边缘才能引领企业走出迷局，把握好当前和未来的无限数据机遇。

人工智能驱动的AI工厂正成为数据中心新蓝图，将计算、互连和软件整合为优化的生产系统。硬件软件栈围绕CPU-GPU融合设计、高带宽结构重构。英伟达与英特尔的合作重新定义数据中心主板架构，将CUDA深度整合到企业栈中，巩固了英伟达的市场地位。这一联盟为英伟达带来巨大优势，Intel获得AI开发者关注，而AMD需要完善GPU软件策略。CUDA正快速成为行业标准，企业将推动符合其约束条件的AI工厂建设。

英特尔与美光科技将解除双方的全球3D XPoint存储级内存业务合作关系。

据英国《金融时报》报道，微软曾一度考虑收购社交网络Pinterest。这暗示着微软正在积极寻求扩大在社交媒体市场的份额，并愿意为此投资数十亿美元。

新加坡国立大学等机构首次构建包含128万张图像的东南亚文化视觉数据集SEA-VL，解决AI系统文化认知偏见问题。研究采用人工众包、自动筛选、AI生成三种方法收集数据，发现自动筛选效率最高且质量可靠，而AI生成图像质量较差。该数据集覆盖东南亚全部11国文化元素，将为开发更公平包容的AI系统提供重要基础。

北京大学等七所院校研究团队通过"图灵眼测试"发现，包括OpenAI o1、Claude-4在内的15个顶级多模态AI模型在人类轻松完成的基础视觉任务上几乎全军覆没，成功率接近零。研究揭示问题根源在于AI视觉编码器的泛化能力缺陷，而非推理不足，为改进AI视觉系统指明了新方向，对自动驾驶、医疗影像等应用具有重要警示意义。

8月14日,虎牙直播发布2018年第二季度财报。财报显示,虎牙第二季度总净营收为10.38亿元人民币,较去年同期的4.61亿元增长125.1%;净利润1.05亿元人民币(non GAAP),已连续3个季度持续盈利。

ByteDance Seed团队联合清华大学推出的Seed Diffusion Preview模型，通过离散状态扩散技术实现了每秒2146个token的超高代码生成速度，比传统模型快约五倍，同时保持了高质量输出。

武汉大学团队开发出FinCDM金融AI认知诊断框架，首次将教育心理学的认知诊断理论应用到金融AI评估中。该框架能像医生体检一样精确诊断AI模型在70个金融概念上的具体掌握情况，而非传统的粗糙总分评估。研究构建了基于CPA考试的高质量数据集，对30个AI模型的测试揭示了模型间的隐藏差异和现有评估的盲区，为金融AI的精准选择和针对性改进提供了重要工具。

医疗行业已经成为印度经济中最大的行业之一。根据NITI Ayog的一份报告，自2016年以来印度医疗行业的年复合增长率已经达到22%，创造了数百万个工作岗位，未来还会增加额外数百万个工作岗位。

调查显示大部分CIO云支出超预算，主要因使用量激增（如AI任务增加），虽成本上升，但因云平台能加速创新、节约资源，他们仍看好云计算，并采取优化措施应对。

FlexPainter是香港科技大学团队开发的创新纹理生成系统，通过多模态输入控制实现灵活创作，并解决了多视角一致性问题。系统构建了共享条件嵌入空间，能同时理解文字和图像输入；提出基于图像的CFG方法实现结构与风格分离；通过多视角图像网格表示和视角同步机制确保全局和局部一致性；最终生成高质量、无缝的纹理贴图。实验证明系统在灵活性和生成质量上显著优于现有方法，为3D内容创作提供了更直观高效的工具。

南洋理工大学研究团队构建了Video-MMMU基准，通过300个专业教学视频和900道问题，评估AI模型从视频中学习知识的能力。研究发现人类专家知识增益达33.1%，而最先进的AI模型仅达15.6%，特别在知识适应新场景方面表现不佳。该研究揭示了当前AI在真正理解和应用知识方面的局限性，为未来AI教育应用发展指明了方向。

今儿暂时不推荐机型，而是结合最近的一些热点应用和舆论风向，来和大家唠个嗑儿，希望能对大家有帮助。

该奖项反应了，在过去的一年数据库领域中,新出现的极具潜力的数据库产品。