对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。

Google 宣布将用其新的生成式 AI 产品 Gemini 取代 Google Assistant。Assistant 自 2016 年推出以来一直存在局限性,而 Gemini 有望提供更个性化、更智能的体验。这一变化将在未来几个月内逐步推出,覆盖移动设备、智能家居设备等。不过,用户可能需要为 Gemini 的高级功能付费订阅。

过去五年，RPA＋AI模式越来越多的在工业企业中实施。Gartner的预测表明，到2022年，90%的大型企业将部署某种形式的RPA，其中80%的企业将引入AI。

上海AI实验室团队提出TAIL方法，让大语言模型学会图灵机的推理方式，通过线性转换、原子状态和内存获取器三个核心模块，显著提升了AI在长文本推理任务上的表现。在18个算法任务的测试中，该方法训练的模型展现出优秀的长度泛化能力，超越了多个先进模型，为解决AI长文本推理难题提供了新思路。

腾讯等机构提出Composition-RL方法，通过将多个简单问题组合成复杂问题来提升大语言模型推理能力。该方法解决了AI训练中"太容易题目"无效的问题，在4B-30B参数模型上获得3-10%性能提升，特别是跨学科组合训练效果显著，为AI训练资源高效利用提供新思路。

对工业而言，低碳和数字化两大转型是挑战更是机会。炼铜行业这个传统的不能在传统的行业，数字化转型要从何做起？

西湖大学研究团队开发了Unicorn技术，首次实现仅用文字训练视觉语言AI模型，无需任何真实图片。该方法通过三阶段数据合成流程，将文字描述转换为合成图像表征，训练的Unicorn-8B模型在多项测试中表现优异。相比传统方法，成本降低96%、时间缩短73%，为AI训练提供了高效经济的新路径。

代号"Trixie"的Debian 13正式发布，新增64位RISC-V架构支持，同时移除x86-32及MIPS架构支持。新版本升级APT至3.0版本，采用Linux 6.12 LTS内核，使用64位时间戳解决Y2K38问题。安装程序新增Pure Blends预配置包选择，包括面向8岁以下儿童的Debian Junior版本。桌面环境方面包含GNOME 48和复活的LXDE 13，但移除了Hyprland。系统包含超过69,830个软件包，总容量达403GB。

想象一下，你正在教一个孩子解数学题。有两种方法：一种是让他完全靠自己摸索，犯错后给予反馈；另一种是在他遇到困难时，给他展示一些优秀学生的解题过程作为参考。哪种方法更有效？大多数人会认为结合两种方法可能效果最好——既让孩子有尝试和探索的机会，也在必要时给予优秀范例的指导。

维珍媒体O2将投资约7亿英镑升级移动网络，以应对过去五年流量翻倍的需求。该计划旨在提高网络可靠性、速度和覆盖范围，为用户提供最佳体验。重点升级区域包括铁路、公路、城市密集区、偏远地区和体育场馆等。公司还将采用人工智能技术，并关闭3G网络，以提高能效和网络容量。

全方位解析“提示词工程师”。

Roblox公司开发出REINA技术，实现语音边听边翻译的突破。该技术基于信息论原理，通过智能判断何时获得足够信息来决定翻译时机，避免传统方法需要等待完整句子的延迟问题。在13万小时开源数据训练下，REINA在多语言实时翻译任务中相比现有方法提升21%，为跨语言实时交流带来新突破。

清华和AIRI研究团队提出循环一致性图像编辑方法，仅需4步即可实现高质量图像编辑，速度比传统方法快10倍。该方法通过训练AI反复练习"看图-重画"过程提升图像理解能力，结合智能引导机制确保编辑质量，在多项评测中超越现有快速方法，为AI图像编辑的普及应用奠定基础。

互联网发展到现在经历了四十多年的历程，在商业消费领域取得了巨大的成功。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

IBM和Salesforce近日宣布建立合作伙伴关系，重点帮助组织使用Salesforce的人工智能服务。

微软AI红队研究发现，经过安全训练的AI模型在部署后极其脆弱，仅需一个无害提示就能破坏其安全防护机制。研究人员使用GRPO技术成功让15个主流开源模型偏离安全轨道，包括DeepSeek、Gemma、Llama等。即使是"创建可能引起恐慌的假新闻"这样相对温和的提示，也足以让模型在未见过的有害类别中变得更加宽松。研究强调模型对齐的脆弱性，建议开发者不应仅限于部署前的安全研究。

在未来端边云混合智能体系中，90%的数据处理需求将会来自端和边。

在未来端边云混合智能体系中，90%的数据处理需求将会来自端和边。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。