在今年7月，全球首次江豚分娩的直播，不仅让众网友得以近距离窥见江豚之貌，还能共同见证“国宝添丁”的神圣时刻，这场科普公益行动的直播通过斗鱼等平台进行分发，引起逾千万网友围观。

1月16日和1月19日，以“云聚中爱·启航欧洲”为主题的中爱科技产业投资论坛分别在上海和北京成功举办，来自全国各地的政府官员、专家学者、企业家和投资者等数百人共聚一堂。

这项研究提出了GLEAM，一种用于复杂3D室内场景主动建图的可泛化探索策略。研究团队首先构建了包含1,152个多样化场景的GLEAM-Bench数据集，然后设计了融合语义表示、长期目标规划和随机化训练的探索策略。在128个未见过的复杂场景测试中，GLEAM实现了66.50%的覆盖率，比最佳基线方法高出9.49%，同时提供更高效的轨迹和更精确的地图。这一突破为未知环境中的自主探索与建图开辟了新途径。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

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惠普宣布推出全新36 英寸 HP DesignJet 大幅面打印机系列产品

北京大学多媒体信息处理国家重点实验室的研究团队提出了RICO方法，通过视觉重建机制显著提升图像描述的准确性和完整性。传统描述方法常面临"幻觉"和细节缺失问题，RICO通过文本-图像转换和反馈循环解决这些挑战。研究证明，该方法在多个基准测试中均优于现有技术，包括超越GPT-4o和人类编辑的表现。团队还开发了高效版本RICO-Flash，将这一方法应用于实际场景。这一创新不仅推动了多模态学习技术发展，还为改善人工智能系统的视觉理解能力提供了新思路。

中科院团队提出Prefix Grouper方法，巧妙解决GRPO训练中的重复计算问题。通过将自注意力分解为前缀和后缀两部分，实现共享前缀的高效计算，在长文本场景下可将计算量降至原来的1/G。该方法保持与传统GRPO完全一致的训练效果，同时显著减少内存使用，支持更大组规模训练，具有即插即用特性。

特斯拉在近期活动中正式推出了三款机器人新品，此举再次印证了特斯拉创始人兼首席执行官马斯克对公司[成为世界上最大的机器人/半智能机器人公司]的战略定位。在[We,Robot]活动上，马斯克隆重发布了三款机器人产品，包括自动驾驶汽车Cybercab、自动驾驶小巴Robovan，以及经过升级的人形机器人Optimus。

在本周于硅谷举行的开放计算项目（OCP）全球峰会上，Meta Platforms推出了其全新“Grand Teton”AI系统，以及基于磁盘对口的配套“Grand Canyon”大容量存储阵列。

近日，NVIDIA应邀参加了第二十九届北京国际广播电影电视展览会（BIRTV 2020）线上展，作为全球视觉计算技术的行业领袖，NVIDIA介绍并演示了其在广播电视行业的产品和解决方案。

浙江大学研究团队开发的"自制动力训练"（Self-Braking Tuning，SBT）方法解决了大型语言模型在推理过程中的过度思考问题。该方法不依赖外部干预，而是培养模型自主识别冗余推理并适时终止的能力。研究者通过分析推理效率比率和过度思考标记比率，构建了两种数据策略：SBT-E（精确版）和SBT-D（动态版）。实验结果表明，经过训练的模型在多个数学基准测试上保持原有准确率的同时，将标记消耗减少了30%到60%，显著提高了推理效率。这项创新使AI系统能更像人类一样有效思考，为资源受限环境下的AI部署提供了新解决方案。

2025年CES吸引了超过4000家公司以及近15万名与会者。值得一提的是，中国参展商或成为CES上一股不可忽视的力量。本次CES吸引了1475家中国(含港澳台)参展企业，其占整体展商数量的三成以上，超过了2024年的1115家，成为2019年以来参展中国企业数量最多的一届。

2022年的高考刚落下帷幕，填报志愿又成为了另一个战场，牵系着每个家庭的心，其中最受瞩目的就是那些热门专业。 选择热门专业往往意味着未来会有更多的工作机会、更高的收益回报，但这样真的就等于选择了一条正确的道路吗？

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。

Vanitha在无线通信行业拥有25年的经验，一直从事嵌入式软件架构、设计和开发工作，并对科技的未来趋势充满激情。

在今天的教程当中，我们将共同了解与区块链开发相关的一系列知识，包括区块链的类型、平台以及编程语言选项等等。

这篇论文由康奈尔大学和希腊伯罗奔尼撒大学的研究者合作完成，系统性地区分了AI智能体和智能主体AI这两种新兴技术范式。研究通过深入分析架构差异、运行机制和应用场景，揭示了AI智能体作为单一执行特定任务的系统，与智能主体AI作为多智能体协作生态系统的本质区别。论文不仅梳理了从生成式AI到AI智能体再到智能主体AI的技术演进路径，还详细探讨了两种范式各自面临的挑战及潜在解决方案，为下一代人工智能系统的发展提供了清晰路线图。

在成为云计算新界面之后，智能化再次成为容器技术一个重要发展方向。

对很多企业来说，实施合作伙伴为CIO提供了在部署解决方案方面的广泛经验和专业知识，让CIO们可以把合作伙伴积累的经验用于他们的项目实施过程中，以避免常见的错误并且节省大量的时间和精力