苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

信息交流可以促进透明度，透明度则孕育有效的市场。

这就很考验剪辑的水平也就是我们俗称的时间轴卡点从时长十几个小时的素材中截取精华部分这并不是依靠手机端剪辑软件就能完成的工作量大部分成功的美食博主背后都有专业的视频剪辑团队

忽视智能体AI的潜力，特别是其对现代化数据基础设施的需求，面临着与忽视互联网的零售商相同的生存风险。关键不在于是否投资，而在于如何确保投资转化为可衡量的现实收益。企业需要超越AI试验阶段，明确业务目标，从治理开始构建ROI模型。成功的组织在整个技术栈中嵌入智能体，从面向客户的应用到内部治理系统。通过强化数据治理、减少重复工具和统一平台，AI的ROI将从理论变为现实。

想象一下，如果你手里有一个苹果，然后松开手，会发生什么？对我们人类来说，这个问题简直不能再简单了——苹果会掉到地上。我们不需要进行复杂的计算，也不需要回忆牛顿定律的精确表述，就能准确预测物体的行为。这种对物理世界的直觉理解，是我们从小就形成的能力。

戴尔PowerStore采用英特尔至强处理器，该处理器可以优化工作负载，可靠性强，还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，帮助PowerStore为至关重要的工作负载提供支持。

Amazon研究团队开发了FiSCo系统，首次实现对AI语言模型长篇回答中微妙偏见的精准检测。该系统通过分解语义声明和统计分析，能发现传统方法无法捕捉的隐性偏见，在准确率上比现有方法提升15%。实验显示主流AI模型普遍存在不同程度的群体偏见，为AI公平性评估提供了重要工具。

“小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。”

在进博会开幕之际，高通公司全球副总裁侯明娟，接受了科技行者的采访，她表示，高通希望让大家看到高通对中国市场长期向好的信心，与中国伙伴通力协作，在万物智能互联的时代，共同开拓国内国际市场、取得共赢发展的决心。

Meta等机构研究发现，让大语言模型学会使用外部工具比死记硬背所有知识更高效。研究通过数学证明和实验验证，传统的参数记忆存在严格容量限制，而工具学习能实现无限扩展且不损害原有能力。这为AI发展提供了新思路：从堆叠参数转向构建智能工具协作系统。

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

要实现数据价值，建设数据仓库是在数字化转型过程中不得不面对的一项任务。数据仓库汇聚各个业务部门数据，避免数据孤岛，使数据真正成为整个企业的数据，而不是某个部门的数据。

中科院、北大、清华联合开发的DualTHOR平台首次为双臂人形机器人提供真实家庭环境仿真训练。该平台不仅支持双手协作任务，还引入意外机制模拟现实不确定性。实验发现现有AI模型在双手协调方面表现不佳，为未来家庭服务机器人发展指明方向。

HuggingFace宣布将加大对GGUF格式的大模型文件的支持。GGUF（GPT-Generated Unified Format）是一种高效存储和交换大模型预训练结果的二进制格式，由llama.cpp创始人Georgi Gerganov定义。HuggingFace的支持包括模型检索过滤、预览GGUF元数据和提供工具支持网站显示平台GGUF格式模型信息。这显示了开源社区对大模型的重要贡献和国外开源生态的互相融合。

上海AI实验室联合多所高校发布Creation-MMBench，这是首个专门评估多模态AI创意能力的基准测试系统。研究通过765个创意任务测试了20个主流AI模型，发现商业模型表现远超开源模型，且AI在获得视觉能力后文字创作能力反而下降。该研究填补了AI创意评估空白，为未来AI发展提供重要参考。

开放计算项目Open Compute Project（OCP）近日公布了进入第二个十年的战略，未来将致力于开放芯片设计，以及在光网络、人工智能和浸入式冷却方面的创新展开更多工作。

伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发了Router-R1，一个能让多个AI模型像团队一样协作的智能调度系统。该系统通过强化学习，学会在"思考"和"调用专家"之间灵活切换，能根据任务复杂度动态协调不同AI模型，同时平衡性能与成本。在七个问答数据集的测试中，Router-R1显著超越现有方法，平均准确率提升约20%，并展现出对未见过模型的强泛化能力。

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。

法国研究团队开发了"推理核心"训练环境，专门培养AI的基础推理能力。该系统包含18个核心任务，涵盖逻辑推理、规划、因果分析等领域，能无限生成新题目并精确控制难度。与传统依赖固定题库的方法不同，推理核心专注于培养通用认知能力，并使用专业工具验证答案。GPT-5测试显示任务具有挑战性，为AI推理能力发展开辟新路径。

NVIDIA多年来一直在与部分全球领先的金融机构共同开发和执行各种发展迅速的AI策略，在过去三年间询问了他们最关心的是什么。