伊朗谢里夫科技大学团队开发出3D高斯散布的智能压缩技术，通过为每个3D点配备基于贝塔分布的置信度评估系统，实现了灵活的存储压缩控制。该方法可在不重新训练的情况下动态调节压缩比例，在保持视觉质量的同时显著减少存储空间，并具备跨平台兼容性。

9月13日，在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上，进行了一场《AGI 前夜：预见2026》的圆桌对话，对话邀请了今日美术馆执行馆长晏燕、零一万物联合创始人马杰、清智资本创始合伙人张煜，由PEC China发起人、至顶科技CEO兼总编辑高飞主持，一场围绕AI未来的深度思辨就此展开。

9月13日，在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上，进行了一场《AGI 前夜：预见2026》的圆桌对话，对话邀请了今日美术馆执行馆长晏燕、零一万物联合创始人马杰、清智资本创始合伙人张煜，由PEC China发起人、至顶科技CEO兼总编辑高飞主持，一场围绕AI未来的深度思辨就此展开。

在数字化转型大背景下，IBM 企业咨询服务部（GBS）正在用“留白”的思想，为企业制定数字化战略。

“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

Rice大学研究团队发布的这篇综述论文系统分析了大型语言模型推理效率问题。研究发现AI在回答简单问题时经常"过度思考"，生成冗长推理过程，增加成本和延迟。论文将解决方案分为三类：优化训练方法、动态调整推理过程、改进用户提示词，为开发更高效的AI推理系统提供了全面指导。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

这项研究不仅是科学史上的一个重要里程碑，也预示着一个更加精准、更加个性化的医学时代的到来。

新加坡南洋理工大学研究团队首次提出概念感知微调方法，让AI同时预测多个词块而非单一词块，从而更好理解完整概念。该方法在编程、数学、文本生成、分子设计和蛋白质设计五大领域均显示显著改进，将多词块预测技术首次引入模型微调阶段，大幅降低成本门槛，为AI训练范式变革提供新思路。

AIRI研究院提出SONAR-LLM，这是一种革命性的AI语言模型，它像人类一样先用抽象概念思考完整句子，再转换成具体词语输出。相比传统逐词生成的方法，SONAR-LLM在处理长文本时效率显著提升，当文档超过4096词时计算优势明显。实验显示它在摘要等任务中表现优异，特别是需要抽象化能力的场景，同时保持了训练的稳定性。

哥伦比亚大学研究团队发布NodeRAG技术，通过异构图结构革新智能问答系统。该方法将文档信息分解为7种节点类型，采用双重搜索机制，在多个权威测试中准确率达89.5%，检索效率提升50%以上，为智能信息检索技术带来重大突破。

清华大学研究团队在IEEE Transactions on Affective Computing发表突破性研究，提出双重学习策略让AI准确识别人类面部情感。新方法结合判别性和生成性学习，在多个标准数据集上准确率显著提升3-4个百分点，特别在处理陌生人脸时表现出色。技术有望应用于智能教育、医疗健康、人机交互等领域，但仍需解决文化差异和隐私保护等挑战。

亚马逊Alexa+预览版正缓慢向用户开放，这款升级版语音助手采用生成式AI重新构建，具备更自然的对话能力和情感智能。经过数周测试发现，Alexa+在处理复杂任务和记忆对话方面有所改进，能够集成Uber、Spotify等第三方服务。然而，其表现不够稳定，存在记忆不准确、回复冗长、功能执行不完整等问题，体现了当前AI工具期望与现实之间的差距。

长期以来，戴尔易安信一直对行业保有敏锐的洞察和分析力，今天编就来聊聊未来服务器市场的一些洞察。

日本发布《人工智能运营商指南（草案）》，旨在应对生成式人工智能技术变化，提供统一的人工智能治理指导原则。草案分为五部分，包括人工智能定义、社会愿景、行为准则，以及针对人工智能研发者、提供者、业务用户的具体规范。

斯坦福大学研究团队开发出名为"投机采样"的AI训练新方法，通过引入小型草稿模型提供候选方案，让主模型无需从零开始计算，训练速度提升2-640倍，同时将能源消耗降低80%以上。这项技术大幅降低了AI模型训练成本，让普通人和小团队也能负担得起高质量AI模型开发，有望推动AI技术民主化普及。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。

德州大学和清华大学研究团队运用强化学习技术成功优化量子纠错码设计，将物理量子比特开销最高降低73倍，并首次实现距离高达35的实用化编码。该方法通过"权重约简"策略，在保持纠错能力的前提下显著简化测量操作复杂度，为近期量子设备的容错计算实现提供了可行方案，代表了AI驱动量子技术发展的重要突破。

斯坦福与哈佛研究团队通过创新的"层次贝叶斯框架"，首次从理性分析角度解释了AI学习策略转换机制。研究发现AI会在"记忆型"和"理解型"两种策略间理性选择，转换规律遵循损失-复杂度权衡原理。该理论框架仅用三个参数就能准确预测AI在不同条件下的行为表现，为AI系统的可控性和可预测性提供了重要理论基础。