这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

在加密货币交易当中，一切都由价格走势决定;而市场参与者能否成功，则取决于他们预测并快速对动态环境做出响应的能力。

新型智慧城市理念是我国在新的时代背景下对智慧城市建设的新思考，智慧泉城的提出是济南市在新型智慧城市建设方面的最新探索，其丰富了新型智慧城市的内容。随着智慧泉城的推进，济南市在新型智慧城市城市建设的路上越走越远。

来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic，一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集，填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明，在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力，32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是，将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率，还增强了模型的泛化能力，表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。

为了实时识别新出现的欺诈模式，PayPal需要更快地处理和分析更多数据，就需要将尽可能大体量的数据与实时处理做更好的对接。 然而，内存墙的问题，在此时也悄然出现了。

2013年，吴思进无意中接触到了区块链技术，找来了比特币白皮书和一堆代码，埋头看了两天，触动很大。“区块链是一种底层基础建设”，他决定将自己2008年创办的复杂美全面转型，开始探路区块链研发。

刘慈欣宇宙是“一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人”，科学真理高于一切，文明生于忧患、死于安乐。

2020年以意想不到的方式在展开，让人们愈发渴望AI的到来。

如今三年已近，在绿色新政实施的过程中，既有硕果累累，也有经验教训。这些都是宝贵的财富，可以作为我们能源转型与碳中和的参考与借鉴。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。

清华大学研究团队开发了MATE多智能体翻译系统，这是首个专为残障人士设计的开源AI辅助工具。该系统能在文字、语音、图像间智能转换，如将图片转为语音描述、语音转文字等。系统包含8个专业智能体协作，准确率达91.7%，支持本地运行保护隐私，为视听障碍等用户群体提供了强大的信息获取工具。

谷歌一直在强调用Gemini将AI践行到底，只不过这次在中国的内容，传递了很多特色故事，这些故事有谷歌的AI如何点亮中国传统文化，如何创造种类繁多的AI应用，以及更重要的，如何赋能中国开发者的成功出海。

InfantAgent-Next是一款突破性的多模态通用型AI助手，能通过文本、图像、音频和视频与计算机进行交互。不同于现有方法，它采用高度模块化架构，将基于工具和纯视觉的代理技术融为一体，让不同模型能逐步协作解决分散任务。在OSWorld视觉测试中达到7.27%的准确率，超越Claude-Computer-Use；同时在代码处理基准SWE-Bench和通用任务平台GAIA上也表现出色。其开源设计不仅提供了丰富工具集，还优化了鼠标点击定位和文件编辑功能，为AI自动操作计算机开创了新范式。

本次峰会探讨了人工智能(AI)的社会技术本质,强调需要通过包容性方法来开发和治理AI,以避免加剧不平等和权力集中。与会者呼吁将伦理原则转化为具体实践,并强调了AI在全球扩散过程中的地缘政治影响。峰会还讨论了如何负责任地在公共部门推广AI,以及开放与封闭AI模型的利弊。

众所周知，NAND闪存的发展历经了从SLC、MLC到TCL、QLC的四个阶段。每个阶段的发展，都伴随着成本下降和容量及密度的上升，推动了闪存的进一步普及，但从性能和寿命角度，质疑也始终不绝于耳。

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

新加坡国立大学研究团队开发的SynthRL是一种创新的数据合成管道，旨在提升视觉语言模型的推理能力。该方法通过三阶段流程自动生成更具挑战性的训练数据：首先基于难度选择模型已掌握的简单问题，然后生成保留原始答案的更复杂变体，最后验证问题的正确性与难度增加。应用于MMK12数据集后，研究生成了3300多个高质量问题，并在五个视觉数学推理基准上实现显著性能提升，尤其在最困难的样本上效果最为明显。这一研究证明了智能数据合成在增强AI推理能力方面的重要价值，为视觉语言模型的进一步发展开辟了新途径。

Insilico Medicine是一家诞生于数字化时代，或者说计算机时代的企业。这家公司位于巴尔的摩，其专注于利用新一代人工智能与区块链技术进行药物发现、生物标记开发以及衰老研究。