北京大学与小红书公司联合研究团队提出的Uni-Instruct框架，成功统一了10多种现有单步扩散蒸馏方法。该框架基于新颖的f-散度扩散扩展理论，通过可计算的等价损失函数训练单步扩散模型。实验表明，Uni-Instruct在CIFAR10和ImageNet 64×64数据集上创造了新的单步生成记录，FID分别达到1.46和1.02，甚至超越了其79步教师模型。研究还成功将该方法应用于文本到3D生成任务，展示了统一框架在提升生成质量和效率方面的巨大潜力。

这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统，通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同，它采用规划-行动-总结的三步骤推理，使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体，并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法，系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。

随着大型语言模型迅猛演进，量子启发 AI 正在探索通过并行扩散模型和量子退火技术实现更高效率和低能耗，为未来 AI 架构提供革新思路。

随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别，工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题：输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%；稀疏性方法通过关注重要区域节省资源；调整上下文窗口减少系统资源消耗；动态模型和强推理系统通过自学习优化性能；扩散模型通过噪声分析生成新结果；边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。

这项研究探索了自监督语音模型对荷兰语特征的理解能力，由阿姆斯特丹、蒂尔堡和奈梅亨拉德堡大学研究团队完成。研究者开发了荷兰语专用的Wav2Vec2模型，并将其与英语和多语言模型进行对比。结果表明，荷兰语特定预训练显著提升了模型对荷兰语音素和词汇特征的表示能力，这种优势在自动语音识别等下游任务中也得到体现。研究还发现，评估方法的选择会影响语言特定优势的检测程度，并强调了预训练数据领域对模型性能的重要影响。

网络数字化及人工智能为许多行业来革命性的进步，但与此同时，网络安全领域产生的问题也日益严峻。人工智能进攻性风险和网络威胁领域的发展正在重新定义企业安全，从而给企业带来了更高的挑战。如何守护网络安全，成为企业深化数字化转型进程中的重要一环。

这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法，通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识，解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型，将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明，该方法显著优于基准方法，参数均方误差降低了33%，并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。

这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法，证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验，发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升，平均提高15-16个百分点，而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。

数博会上，华为中国区副总裁、中国区云与计算总裁张修征在接受人民日报、新华社等媒体的联合采访时表示，华为云将在贵州落地贵安华为云数据中心

英特尔宣布将在其最先进的处理器中内置玻璃，以使处理器速度更快、更节能。

网络安全行业的最新的一个流行语是“零信任”安全模型。简而言之，零信任模型意味着不留任何出错的空间，不信任任何人或事。

马云有这么一句话，“员工的离职，无非就是两个原因，心受委屈了，钱给少了”。怎样才能让员工的心不受委屈，不差钱呢？在崔牛会举办的2018中国企业互联网CEO峰会上，易路软件CEO王天扬向记者介绍了，如何通过科学的薪酬管理技术让员工“不差钱”。

致力于将数据转化为行动和价值的Splunk公司（纳斯达克股票代码：SPLK）宣布达成收购SignalFx的最终协议。

据统计，人工智能有望为2030年的全球经济贡献高达15.7万亿美元。

生成式AI以其速度和力量吸引了全球企业的关注，进而对业务运营、模式、产品和服务产生重大影响。商界领袖们也注意到了这一点。

最近，运输业的碳足迹已经盖过了建筑环境的环境影响——特斯拉，说的就是你。而随着电信行业越来越关注绿色环保，特别是在涉及数据中心的可持续性时，这种趋势可能正在发生变化。

知道吗，地球上估计有一千万种物种，而科学家只确认了150万种。且其中许多物种濒临灭绝。而在非营利组织Wild Me的努力下，保护野生动物的庞大任务可以从公民科学家们那里获得帮助。

据谷歌人工智能研究负责人Jeff Dean透露，谷歌正在尝试通过人工智能程序推进专用芯片的内部开发，以加速其软件。在旧金山举行的International Solid State Circuits Conference会上Dean表示：“我们内部正在将人工智能技术用于一系列芯片设计项目中。”

一项最新研究希望利用机器学习技术证明“基因突变也有重要与不重要之分”。

Check Point Harmony Email & Collaboration 在创新标准方面斩获了最高分，被评为领导者