昨日，“年轻、潮流”的nova系列再添新丁，华为nova7系列的标签是——面向年轻人群的5G自拍视频旗舰，它延续了nova“新潮派”价值主张，用自拍实力、设计美学以及综合性能，给用户带来卓越的使用体验。

Linux 内核开发者尝试将 Rust 代码引入内核，但遭到部分维护者的反对。他们认为使用多种语言会带来不必要的复杂性和风险。争议主要集中在 Rust 代码如何与现有 C 代码交互，以及如何维护多语言项目等问题上。这反映了新旧技术融合过程中的挑战，也凸显了开源社区中不同观点的碰撞。

Benetech过去的几个月里与Schmidt Futures合作力求解决这一全球教育不平等的基本问题，建立一个大型数据集，主要用于训练人工智能识别教科书中的图形和图表并向有视力障碍或阅读障碍的学习者准确描述这些图形和图表。

这项研究揭示了强化微调（RFT）在提升大语言模型推理能力的同时，会产生一种意外副作用——"幻觉税"：模型拒绝回答不可回答问题的能力显著下降，导致提供虚构答案的倾向增强。南加州大学的研究者通过创建"合成不可回答数学"（SUM）数据集，系统研究了这一现象，并发现在RFT过程中加入仅10%的SUM数据即可大幅改善模型的拒绝行为，且几乎不影响其解题精度。这一简单有效的方法不仅适用于数学推理，还能泛化到事实性问答等领域，教会模型在面对无法回答的问题时诚实地承认自己的知识边界。

科学方法是人类史上最伟大的发明之一。通过观察自然、提出假设、设计实验验证假设，科学家们塑造了现代世界。从抗击疾病，到理解经济体系，再到在火星表面进行探测，科学方法始终是核心。

英特尔研究院，作为英特尔公司的“科技创新引擎”，一直以来备受业界的关注。在中国，英特尔中国研究院经过多年的发展，已经从一个单纯的项目研发中心蜕变成英特尔全球科研布局的关键一环。

HSE大学研究团队提出了RiemannLoRA方法，创新性地将黎曼几何引入大型模型的低秩适应训练中。该方法通过统一框架同时解决了初始化选择和过参数化两个关键问题，在常识推理和图像生成任务上都显著优于传统LoRA方法，为人工智能模型的高效训练提供了新的几何视角和实用工具。

三星SAIL实验室开发了一套AI游戏制作系统，包含评测器AVR-Eval和制作器AVR-Agent。系统能通过观看游戏录像来评判质量，并基于反馈不断改进游戏。测试显示该方法比一次性生成效果好79.2%，但AI目前还不能有效利用外部资源和反馈，展现了人机创作的根本差异。

这项研究探讨了具身智能体（如机器人）如何通过记忆为用户提供个性化服务。宜远大学研究团队开发了MEMENTO评估框架，通过两阶段设计评估智能体利用记忆的能力。研究将个性化知识分为物体语义（如"我最喜欢的杯子"）和用户模式（如"早餐习惯"）两类。实验表明，即使是GPT-4o等前沿模型在需要综合多记忆的任务中也表现出30.5%的性能下降，特别是在理解用户模式方面存在明显挑战。

当数码产品升级速度越来越快的时候，我们对网络连接速度的需求似乎仍然得不到满足。

PSD2的全称是第二版支付服务指令修订法案，要求当交易发送到3DS认证时需要通过强客户验证（简称SCA），以提高付款安全性。

感器主要功能是将各种物理量、化学量或生物特征等待感知量转换为可检测与数字化的电信号，是我们感知世界的首要工具。传感器在科学研究、工业生产、国防安全、医疗健康等现代社会的方方面面扮演着至关重要的角色，发挥着不可或缺的关键作用。

中科院团队首次系统研究了大型多模态AI模型在视频理解中的"幻觉"问题，构建了包含6497个问题的HAVEN评估体系，发现AI看视频时会出现物体、场景、事件三类错误。研究还提出了创新的"视频思维模型"解决方案，通过让AI进行step-by-step推理，将准确率提升7.65%，偏差降低4.5%，为提升AI视频理解的可靠性提供了重要突破。

不论是今年6月，三星堆的考古新发现，还是迪士尼乐园构建的“未来星球”，甚至在今年的世界人工智能大会上的“三体”科幻体验馆，无一例外都在为观众提供一个“沉浸式”体验的空间。

近日，英特尔公司制造与供应链事业部副总裁、英特尔成都公司总经理卞成刚，带着新书《求同存异——英特尔在中国制造之旅的反思》在成都举办了创作分享会，并就这些问题做出了他的解读。

中国有两个AWS区域北京和宁夏，总共5个可用区，AWS也正加快本土化的改造。到目前为止，北京和宁夏区域推出了150多个服务及功能更新。

其实在小编看来，工作完成有效率，并且保质保量，下班时间拎包走人，自然让人无话可说。就比如下文的PowerMax，一“人”顶了3“人”的活，老板高兴都来不及呢。

Contextual AI今天发布了其基础语言模型（GLM），声称在行业中提供了最高的事实准确性，超越了Google、Anthropic和OpenAI的领先AI系统，在一个关键的真实性基准测试中表现出色。该公司由检索增强生成（RAG）技术的先驱创立，GLM在FACTS基准测试中获得了88%的事实得分，而Google的Gemini 2.0 Flash为84.6%，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet为79.4%，OpenAI的GPT-4o为78.8%。

今年7月份，干燥无比的中东热带沙漠地区，多天出现罕见暴雨，引发内涝；而北极圈的温度却一度飙升，北极的科学家们甚至穿着短袖短裤打起了冰上排球。

谷歌I/O大会的第一天，Google联合创始人Sergey Brin（谢尔盖?布林）高调现身，与Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis，来了一场炉边谈话。全程只有半小时，但信息密度很高，话题涵盖了：AI的前沿模型、AGI的定义与路径、AI伦理、智能眼镜、谷歌AI战略等一系列热点话题。整体看下来，是这家以工程师文化为底色的公司，在经历了外部冲击与内部整合后，对其“AI信仰”的一次再确认与再出发，它关乎的不仅是AGI的星辰大海，更是如何脚踏实地将Gemini真正融入物理世界。