清华大学与上海人工智能实验室联合开展的这项研究发现，即使是最先进的AI模型如DeepSeek-R1，在同时处理多个问题时性能也会显著下降。研究团队开发了REST压力测试框架，通过对34个大型推理模型的测试，揭示了AI在多任务处理中的"问题遗漏"、"思维过度"等典型错误模式，为AI评测和开发提供了新的视角和方法。

在生成式AI、3D协作、仿真模拟和自主机器技术的驱动下，制造业原有的工作流程正在改变，而NVIDIA提供全栈架构帮助制造业企业拥抱新革新，推动数字化转型。

基于隐私计算技术，系统整合肉牛数据，在保证数据隐私安全的基础上将数据开放给相应金融机构，为其更好地进行产品设计和决策进行赋能。

微软研究院等机构提出GMPO方法，通过几何平均替代算术平均处理强化学习中的词元级奖励，解决GRPO训练不稳定问题。该方法在数学推理任务上平均提升4.1%准确率，在多模态推理中提升1.4%，同时保持更稳定的重要性采样比率和更高的探索能力，为大语言模型训练提供了更可靠的优化策略。

英国国家医疗服务体系（NHS）信托基金将使用NVIDIA和AI Centre联合开发的开源框架MONAI，提供面向脑卒中、失智症、心力衰竭、癌症等疾病的临床AI应用。

当房间里的可燃材料突然开始全部燃烧，闪燃就会发生，闪燃导致巨大的热量和可燃气体激增，因而墙壁及爆裂窗户可能会突然破裂。在2008年至2018年的10年期间，美国约有800名消防员在工作中死亡，超过32万名消防员受伤，据估计，其中13%的事故是闪燃事件造成的。

8月16日，由京东集团与京东金融联合打造的国内首个距离产业界最近的数字探索者社区 “JDD空间站”(https://jdder.jd.com/)上线

这项研究探讨了如何使大语言模型生成的机器翻译体现特定译者的风格特点。研究团队来自格罗宁根大学和米兰-比可卡大学，他们使用PAR3数据集（包含7种语言小说的多译者翻译）进行实验。他们首先验证了译者风格的可区分性，然后比较了提示方法与转向技术在引导模型生成个性化翻译方面的效果。研究创新性地提出了基于稀疏自编码器的对比转向方法，通过调整模型内部表示来引导输出风格。结果表明，该方法在保持翻译质量的同时能有效实现个性化，且对较小模型尤其有效。

卡内基梅隆大学研究团队开发出"反蒸馏采样"技术，能让AI模型在保持正常性能的同时，阻止竞争对手通过观察推理过程来复制模型能力。这种方法巧妙地在模型输出中加入"毒性"内容，对人类用户无害但会干扰机器学习过程，为AI公司提供了新的知识产权保护手段。

目前，世界杯正在如火如荼的举行，作为足球运动最顶级的赛事，世界杯一度成为包揽近短时间的最大IP。同时，今年新成立的中央广播电视总台首次分销世界杯新媒体版权，也将今年国内球迷观赛人数拉上了一个新门槛。

意大利国家研究委员会团队提出了一种创新的艺术风格分类方法，将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络融入双教师知识蒸馏框架。该方法用自适应样条函数替代传统固定激活函数，能更精确捕捉艺术风格中的复杂非线性特征。在WikiArt和Pandora18k数据集上的实验表明，相比传统MLP投影头，该方法在多种主干架构上都实现了显著的性能提升，特别在细粒度艺术风格区分方面表现出色，为艺术风格自动识别和文化遗产数字化提供了新的技术路径。

2025年是全要素可靠联接之年，是企业全业务上云的大发展之年，是行业大模型平权、普惠化之年，也是AI重构企业全业务启动之年。

斯坦福和伯克利研究团队推出VidDiff技术，让AI学会像专业教练一样精准识别动作差异。该技术通过三步走方法解决视频动作比较难题，构建了包含549对视频的大型数据集VidDiffBench。虽然当前AI模型准确率有限，但已展现在健身指导、医学培训、体育分析等领域的应用潜力。研究为AI理解细微动作差异开辟新方向，有望让人人享有智能化的动作指导。

2020年开年，人们的生活、工作、学习等都被突如其来的疫情打乱了节奏，健康的重要性也被反复提及。今日，华米科技举办了题为“AI to Decode Future”的首届AI创新大会，公司创始人、董事长兼CEO黄汪在会上表示，华米的使命是科技连接健康！

CES期间,宏碁发布一系列引人注目AI PC新品,均搭载集成NPU加速AI能力的英特尔酷睿Ultra处理器,让笔记本在处理性能和AI技术方面取得了巨大突破,将AI技术融入轻薄本和游戏本多款产品,带来触手可及的AI体验!

Meta研究团队开发了革命性的AU-Net架构，让AI无需传统分词直接从字节理解语言。这项技术在多语言处理和字符级任务上显著超越传统方法，为AI语言理解开辟了新路径。

Hitachi Vantara 在 VSP One 存储平台上集成 CyberSense AI 检测工具，实现对数据变化的实时分析，保障性能、安全和节能，提升勒索软件防护与数据恢复能力。

模型训练越来越不需要人类了！清华等提出RLPR，让AI通过语言直觉训练

百度大脑是2016年百度正式对外发布的超大规模神经网络，目前已经成为百度在人工智能领域的“集大成者”。两年来，从1.0版本的基础能力搭建到2.0形成了完整的技术体系，首次开放60多项AI核心能力，再到此次3.0版本的发布，百度大脑的能力仍在不断提升。

MIT研究团队开发出突破性的音频驱动视觉重建技术，让AI仅通过声音就能重建完整视觉场景并进行智能对话。该系统在场景识别上达到87%准确率，能够从复杂音频中提取空间布局、物体位置等视觉信息。这项技术将为视觉障碍人士、智能家居、自动驾驶等领域带来革命性应用，代表了多模态人工智能发展的重要里程碑。