很多科幻小说作家的想象，最终在现实世界中得到了应验。

这项研究提出了"适应再连续学习"（ACL）框架，一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整，ACL使模型既能更好地学习新知识（提高可塑性），又能保留已有知识（维持稳定性）。实验证明，该框架能显著提升各种连续学习方法的性能，为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。

人工智能和机器学习正在越来越多地承担IT服务台、网络安全和其他IT的任务，引发了人们对人工智能给工作（即使在IT行业）带来长期影响的密切关注。

混合云企业数据保护和网络弹性解决方案领先提供商Commvault（纳斯达克代码：CVLT）今日发布首款真正云平台Commvault Cloud，这个全新的独特平台由下一代AI驱动，帮助IT和安全团队在勒索软件和恶意网络攻击源源不断的时代，从根本上提高网络弹性。

HP 宣布以 1.16 亿美元收购 Humane 公司的部分资产，包括其 AI 平台 Cosmos、技术人才和知识产权。这项收购将帮助 HP 加速向体验导向型公司转型，开发新一代 AI 设备。虽然不包括 Ai Pin 产品本身，但这笔交易标志着 Humane 公司核心技术的转手，也意味着 Ai Pin 设备即将停止服务。

显然，在人工智能领域，中美之间的差距正在进一步加大。在这种形势下，开展通用大模型的研发显然是不可能实现的。但拥抱AI技术，积极开展AI和大模型技术在企业服务端的应用和落地，是我们可以且必须要去做的。

就目前来讲，人工智能的宣传主要集中在算法层面。但是，真正的爆炸性新闻却来自硬件世界——没错，来自由线路、芯片与电子元件组成的世界。硬件又回来了!

在其为期两年的IT基础设施改造工作中, eBay近日取得了一个重要的里程碑。今天，eBay宣布已经开发自己的定制服务器，并将在年底前开放硬件设计。

这项研究提出了CorrSteer方法，通过分析大语言模型神经激活与任务表现的相关性来选择和强化关键特征，实现精准的AI行为调节。该方法只需4000个样本即可显著提升模型在安全性、偏见缓解和知识问答等任务上的表现，同时保持较低的副作用率，为AI系统的实际部署提供了高效且成本友好的优化方案。

特拉维夫大学研究团队发现AI在思考时具备类似人类的"进度感知"能力，并开发出"超频"技术让AI思考更高效。通过提取AI内部的"思考进度向量"，不仅能实时显示AI的思考进展，还能主动调节思考速度。实验显示该技术在数学推理任务中将AI思考时间缩短30%的同时提升了答题准确率，为AI的可解释性和效率优化开辟了新方向。

永不停歇的顾客价值创新是营销永远的主题，在这个过程中数智化正在发挥不可获取的作用。在个性化消费时代，服务企业数智化的用友正通过一系列的数字营销服务，助力企业营销增长与商业创新。

沃尔沃汽车（Volvo Cars）正在经历自身商业模式和产品的重大转型。为了应对转型，沃尔沃汽车的核心系统正在被替换和标准化，同时数字组织内的工作方法也得到了加强。

清华大学与英伟达合作提出DiffusionNFT，一种革命性的AI图像生成训练方法。该方法通过对比正负样本进行学习，避免了复杂的概率计算，训练效率比传统方法提升25倍。研究团队在多项测试中验证了其优越性，不仅大幅提升了图像质量和文字渲染能力，还实现了无需分类器引导的高效训练，为AI图像生成技术的普及和应用奠定了重要基础。

理科生的“缜密思维”，文科生的“流利口才”，跟着英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO戴金权，一起了解到英特尔构建统一大数据分析+AI平台的最新版图。

Meta和罗切斯特大学研究团队开发的BinauralFlow是一种突破性双耳语音合成框架，通过流匹配模型实现高质量空间音频生成。该技术将双耳渲染视为生成任务而非传统回归问题，并创新性地设计了因果U-Net架构与连续推理管道，实现了流式推理能力。感知测试显示，生成的音频与真实录音几乎无法区分（42%混淆率）。这项技术为VR/AR、游戏和影视等领域提供了更沉浸式的音频体验解决方案。

随着 TikTok 在美国即将被禁，用户和企业面临严峻挑战。尽管最后一刻的法律努力仍在进行，但许多人开始寻找替代方案。然而，其他平台如 Instagram 和 RedNote 也存在数据隐私和内容审查等问题，用户需谨慎选择。

南洋理工大学研究团队开发的Life2vec系统能够通过分析个人生活数据预测未来人生轨迹，在收入和职业预测上达到78-85%准确率。该系统使用丹麦600万人的真实数据，采用类似GPT的AI技术，揭示了教育投资、社交网络、地理位置等因素对人生发展的深层影响规律，为政策制定和个人规划提供科学依据。

Meta和华盛顿大学研究团队开发出PrefPalette系统，首次将认知科学的多属性决策理论引入AI偏好预测。该系统通过分析19个属性维度理解用户偏好形成过程，在Reddit 45个社区测试中准确率比GPT-4o提高46.6%。系统不仅能预测用户喜好，还能解释预测原因，为构建透明可解释的个性化AI奠定基础。

TodoRL团队开发的TodoEvolve系统解决了AI规划的核心难题：如何让AI根据不同任务特点自动选择最优执行策略。该系统通过PlanFactory统一框架整合现有规划方法，训练Todo-14B智能规划师实现动态架构合成。在多个测试平台上，TodoEvolve显著提升了AI系统性能，在GAIA测试中提高16.37%，在复杂推理任务中超越了更强大的基础模型。这项研究标志着AI系统从固定规划向自适应规划的重要转变。

《华为地产行业数字化白皮书》是“懂行人”华为携手克而瑞，在深入调研行业TOP 50企业后共同发布的中国房地产数字化转型新解读。