这项研究分析了82,845个真实开发者与AI助手的编程对话，发现AI回复比开发者提问长14倍，68%为多轮对话。Web开发和机器学习是最热门话题。AI代码质量存在问题：Python代码83.4%命名不规范，JavaScript代码75.3%有未定义变量。研究为改进AI编程助手提供了重要参考。

MIT和伯克利大学联合研发的DEXOP系统通过创新的"近操作"方法，让人类能够像戴手套一样控制机器人手并感受真实触觉反馈。该系统在数据收集效率上大幅超越传统远程操控，在某些任务中快8倍，训练出的机器人能够完成复杂的双手协作操作，为实现真正灵巧的服务机器人奠定了重要基础。

当AI工具从少数技术团队的专属，变成全员标配时，如何治理？

除了硬件新品，华为还公布了全新高端品牌ULTIMATE DESIGN非凡大师。

高通所在的通信和AI领域，技术本身晦涩难懂，技术型公司往往难讲故事，但莫珂东本人，从2016年加入高通公司至今，可以说是这家技术巨头近十年来向消费者世界“布道”的关键人物。

作为软件生态系统的重要组成部分兼合作伙伴，JFrog与Docker正在携手优化软件生态系统。JFrog安全研究团队的工作包括通过持续监控开源软件注册表，主动识别和定位潜在的恶意软件与漏洞威胁。

区块链服务网络（BSN）由国家信息中心牵头研发和顶层设计，并协同中国移动通信集团有限公司、中国银联股份有限公司、北京红枣科技有限公司共同发起建设的区块链底层公共基础设施。

PATIENTSIM是韩国科学技术院等机构最新研发的医患交流模拟系统，它突破了传统模拟器的限制，通过四个维度（性格、语言水平、记忆能力和认知混乱程度）构建了37种独特的患者角色。基于MIMIC数据集中的真实临床资料，系统利用Llama 3.3大型语言模型生成真实且多样的患者反应，经临床医生评估获得3.89/4分的高分。作为开源可定制平台，PATIENTSIM为医学教育和AI医生评估提供了安全、可靠且符合隐私规定的解决方案。

这项由Sierra公司联合多伦多大学开展的研究首次揭示了AI对话系统在双控制环境下的真实挑战。研究团队发现，当AI需要指导用户协作操作时，性能会显著下降约20%。他们开发的τ?-bench评估平台通过电信技术支持场景，系统性地测试了AI的协作指导能力，并通过程序化任务生成和环境约束的用户模拟大幅提升了评估可靠性，为未来人机协作AI系统的发展指明方向。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

剑桥大学和伦敦大学学院的研究团队提出了一种名为"视觉规划"的全新范式，让人工智能系统能够完全通过图像序列而非文本进行推理。与传统依赖语言的方法不同，这种方法模仿人类在解决空间问题时直接在"心眼"中想象解决方案的能力。研究团队开发的基于强化学习的视觉规划框架(VPRL)在导航任务上比基于文本的方法平均提高了40%的准确率，证明了非语言推理在特定任务中的优越性，为AI系统开辟了一条更接近人类直觉思维的新路径。

斯特拉斯堡大学团队提出POLAR方法，创新性地将多视角点云配准问题转移到自编码器潜在空间中求解。该方法专门设计了处理各向异性噪声、遮挡和外点的损失函数，并采用多起点优化策略实现全局收敛。在合成和真实数据上的实验表明，POLAR在处理严重退化数据时显著优于现有方法，特别在SMLM显微镜数据上表现出色，为生物医学成像等领域提供了重要技术突破。

香港浸会大学等机构联合开发的AdamMeme框架，通过多AI智能体协作，能够动态生成个性化测试样本来评估AI模型理解网络表情包恶意内容的能力。该框架突破了传统静态评估的局限，针对每个模型的弱点进行深度探测，实验显示即使是GPT-4o等顶级模型也存在认知盲点，为AI安全评估提供了新思路。

InterDigital副总裁兼无线实验室负责人Milind Kulkarni 本人在无线通信领域驻扎超过30年，亲历了从2G到5G的完整演进，举手投足间透着对技术的乐观且严谨，为我们揭示了6G背后真正值得深思的本质、挑战与终极愿景。

耐用品质实战之王，真抗摔真防水。

紫金山顶，天空湛蓝、万里无云，而这一行人所代表的国内云计算行业从业者，他们肩头的那朵云，正推动着移动互联网历史的车轮滚滚向前。

KAUST研究团队开发的ROSI技术通过识别并放大AI模型内部的"安全方向"，实现了轻量级的安全增强。该技术不仅能提升已有模型的安全性和抗攻击能力，还能恢复无审查模型的安全功能，且对模型性能影响微乎其微。这种基于可解释性的内在改造方法为AI安全领域开辟了新道路，具有成本低、效果好、易部署等优势。

南华理工大学等机构提出3DFlowAction方法，让机器人通过预测物体3D运动轨迹来学习操作技能。该研究创建了包含11万个实例的ManiFlow-110k数据集，构建了能预测三维光流的世界模型，实现了跨机器人平台的技能迁移。在四个复杂操作任务上成功率达70%，无需特定硬件训练即可在不同机器人上部署，为通用机器人操作技术发展开辟新路径。

北航团队开发的GeoSVR技术突破了传统3D重建方法的局限，采用稀疏体素表示和体素不确定性评估，无需依赖初始点云即可实现高精度表面重建。该方法通过智能的深度约束和体素协同优化策略，在DTU等标准数据集上取得了最佳性能，为VR/AR、文物保护、影视制作等领域提供了新的技术选择。