FuseLIP是一项突破性研究，提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同，FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记，实现了更自然的模态交互。研究证明，这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异，特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务，为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。

思科技业界领先的EDA和IP全方位解决方案与Arm全面计算解决方案强强结合，助力生态系统应对多裸晶芯片系统设计挑战

人工智能概念普及的今天，人们谈及人工智能首先想到什么？谷歌的阿尔法狗？微软小冰？......它们都代表人工智能应用的一种形态，让人们对人工智能有了广泛的认识，但并没有改变现有的生产力。

韩国科学技术院研究团队开发出Simba方法，通过层次化稀疏化技术对状态空间模型进行"瘦身"，在保持性能的同时显著提升计算效率。该方法采用类似高速公路的架构设计，让AI模型的上层只处理最重要的信息，实现了最高80%的速度提升和更好的长序列处理能力。这项即插即用的技术为AI模型优化提供了新思路。

雅戈尔数字化转型的核心成果，在数字化的推进过程中形成了雅戈尔的品牌矩阵及其品牌升级，利用了科技赋能以及大数据应用到雅戈尔传统渠道，并通过数字化的能力进一步探索新商业模式，形成线上线下融合的新模式，走出适合雅戈尔的新商业之路。

这项由KAIST和DeepAuto.ai研究团队开发的MetaSPO（元级系统提示词优化器）框架，通过元学习方法优化大语言模型的系统提示词，而不仅仅关注用户提示词。研究发现，一个经过优化的系统提示词可以在各种未见过的任务中表现优异，并能使用户提示词的优化过程更加高效。实验结果显示，MetaSPO在14个未见任务上显著超越基线方法，85%的用户提示词与优化后的系统提示词配对时性能得到提升。该方法还展现出强大的跨模型迁移能力，为提高大语言模型的通用性和实用性开辟了新途径。

这项来自加拿大滑铁卢大学的研究挑战了"更多训练数据总是更好"的观念，发现某些数据集反而会损害信息检索模型性能。研究者提出了RLHN方法，使用级联LLM技术识别并重标注训练数据中的"假负样本"。实验表明，这种方法显著提升了检索和重排模型在BEIR和AIR-BENCH基准测试上的性能，尤其在处理未见过的领域时效果更佳。人类验证结果证实了该方法的可靠性，为构建更准确、鲁棒的信息检索系统提供了新思路。

在制药行业,产品上市速度至关重要。

中科院团队首次开发出1比特视觉-语言-动作模型BitVLA，实现机器人智能操作的革命性突破。该模型将每个参数限制为{-1,0,1}三值表示，通过创新的蒸馏感知训练策略，在仅使用29.8%内存的情况下达到与先进模型相当的性能。在LIBERO机器人基准测试中表现优异，为智能机器人在资源受限设备上的部署开辟了新路径，让家用机器人成为可能。

随着远程工作模式的持续，安全专家需要采用相应的方法来维持已在消失多年的网络外围中几乎不存在的可视性、监控和威胁检测。

新加坡联合研究团队首次全面解析R1-Zero训练方法，发现传统算法存在隐藏偏差，提出改进版Dr. GRPO算法。研究揭示AI"自我反思"能力的真相，并用极简配方在7B模型上创造AIME 2024新纪录，为AI推理训练提供重要洞察和实用改进方案。

知行合一，践行转型，凛冬散尽，万事可期。

这篇来自韩国科学技术院（KAIST）的研究介绍了ReFoCUS，一种创新的视频理解方法。不同于传统视频AI模型使用固定的帧采样策略，ReFoCUS通过强化学习教会模型选择最相关的视频帧来回答特定问题。研究团队巧妙地将策略优化从输出文本转向输入视觉层面，让AI能够像人类一样识别关键视觉证据。实验结果表明，这种方法在多个视频问答基准测试中显著提升了性能，特别是在处理复杂的长视频内容时。ReFoCUS代表了视频AI的一个重要范式转变，未来有望应用于更智能的视频内容理解系统。

对于房地产行业而言，区块链技术有望改变房地产企业的经营方式。

Check Point(R) 软件技术有限公司宣布推出领先的 SaaS 威胁防御解决方案 - Harmony SaaS。

Gartner(R) 将 ZTNA 定义为“可创建基于身份和基于上下文的逻辑访问边界的产品和服务。代理在验证特定参与者的身份、上下文和策略遵从性后方可允许访问，并能够最大限度地减少在网络中其他位置的横向移动。”

阿里巴巴Qwen团队通过深入研究发现传统蒙特卡洛估计方法在训练过程奖励模型时存在严重局限，提出了创新的共识过滤机制，结合两种评估方法相互验证来提升数据质量。研究团队开发出性能卓越的过程奖励模型，不仅在传统评估中表现优异，在错误识别任务中更是远超现有开源模型，为构建更可靠、更可解释的人工智能系统奠定了坚实基础，推动AI从结果导向向过程导向转变。

与其它体育赛事一样，英国高尔夫公开赛的组织者开始意识到利用技术手段提升赛事与球迷间交互水平的重要意义。而今年，他们的主要创新思路正是人工智能（AI）。

南洋理工大学研究团队开发了Dr. MAS训练方法，专门解决多智能体大语言模型系统的训练不稳定问题。该方法通过为每个AI智能体使用个性化的评价标准，避免了传统全局标准化导致的梯度爆炸问题。在数学推理和多轮搜索任务中，Dr. MAS显著提升了系统性能和训练稳定性，为构建更强大的AI协作系统提供了重要技术支撑。

戴弗公司，就希望通过互联网，运营大数据、人工智能技术帮助全球癌症患者获得适配的治疗方案。戴弗致力于使全球癌症患者足不出户，便可通过其全球癌症中心网络获取治疗方案。