无论是传统的大中型企业，还是力求创新的初创型公司，都在积极开展数字化实践来构建新型业务模式与场景，以变求存。

小米公司发布了MiDashengLM，这是一个革命性的音频理解AI系统，能同时理解语音、音乐和环境声音，并用自然语言描述听到的内容。该系统采用创新的"通用音频字幕"训练方法，在多项测试中全面超越现有顶尖系统，运行速度提升4-20倍。研究团队承诺完全开源所有数据、代码和模型权重，为音频AI领域树立了新标杆，有望改变我们与数字设备的交互方式。

本文将介绍分贝通在大数据领域的一些建设经验。分贝通在ToB领域是一个年轻的公司，成立六年多，大数据体系刚刚建立一年多，整个团队不到二十人，整体的大数据建设处于初级和摸索的阶段。本次将总结在大数据业务上的实践和思考，希望给大家带来启发。

德国AI研究院开发出革命性图像识别技术PictSure，仅需少量示例即可识别全新图像类别，在医疗诊断等专业领域表现卓越。该技术采用纯视觉方法，避免了传统系统对大量训练数据的依赖，为数据稀缺场景提供了有效解决方案，展现了人工智能民主化的重要趋势。

这项来自成都信息工程大学的研究提出了Met2Net模型，通过创新的隐式两阶段训练策略解决了多变量气象预测中的关键难题。该方法为每个气象变量配备独立的编码器-解码器，并采用自注意力机制实现变量间智能融合，在温度和湿度预测上分别实现了28.82%和23.39%的误差降低，为气象预报准确性提升开辟了新路径。

像许多技术突破一样，区块链背后的中心思想其实很简单，但却被其周围的修饰和喧嚣所掩盖。区块链的核心是一个纯技术性的反直觉想法：信息被广播后反而变得更加安全。

这项研究揭示了熵最小化作为单独目标可显著提升大型语言模型在数学、物理和编程任务上的推理能力，无需任何标记数据。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出三种方法：无监督微调(EM-FT)、基于熵奖励的强化学习(EM-RL)和推理时优化(EM-INF)。实验表明，这些方法在某些任务上甚至超过需要大量标记数据的先进技术，证明许多预训练模型已具备被低估的推理能力，只需简单的熵最小化即可激发。

随着ChatGPT等AI聊天机器人成为"互联网入口"，传统SEO面临颠覆。企业开始关注如何在AI生成的答案中获得更好展示。Evertune等初创公司应运而生，通过每月运行数百万次提示来帮助企业监测品牌在AI回答中的表现。同时，Perplexity出价345亿美元收购Chrome浏览器，OpenAI发布GPT-5模型，显示AI搜索领域竞争加剧。

Meta FAIR实验室研究团队发现推理型AI模型虽然逻辑能力强，但在事实表达上容易产生幻觉。他们创新性地设计了包含准确性、详细性、相关性三维评价的训练体系，通过在线强化学习让AI模型既会深度思考又能准确表达事实。实验显示新方法将事实准确率提升23个百分点，同时增加23%的信息详细度，为构建更可信赖的AI系统提供了切实可行的解决方案。

M-A-P团队发布的COIG-P数据集包含100万个高质量中文偏好样本对，通过15个AI模型协作生成和8个AI评委评分构建。该数据集覆盖对话、编程、数学等六大领域，显著提升了中文AI模型性能，相关模型在AlignBench评测中获得2%-12%的性能提升。团队还开源了中文奖励模型CRM和评估基准CRBench，为中文AI社区提供了重要的开源基础设施。

阿里巴巴推出Ovis-U1统一多模态模型，仅用36亿参数实现图像理解、文字生成图像、图像编辑三大功能。该模型在多项测试中超越专业模型，证明统一训练能相互促进不同AI能力。研究采用六阶段渐进式训练，创新设计精炼器模块提升性能，为开发全能AI系统提供新思路。

这项由哥伦比亚大学等机构研究团队完成的研究，通过ACES测试环境深入分析了AI购物助手的行为特征。研究发现不同AI模型存在显著购物偏好差异，对商品位置异常敏感但偏好各异，对营销标签反应独特，在理性购物测试中仍存在缺陷。研究揭示了AI购物时代将重构电商生态系统，带来新的商业机遇与监管挑战。

蒙纳什大学研究团队提出了一套基于不确定性驱动的自动化过程奖励数据构建框架，解决了训练数学推理AI的关键难题。该方法通过识别AI推理中的不确定性来精准定位错误步骤，显著提高了数据标注效率，同时开发了两种创新的输出聚合策略，结合群体智慧与专家判断，在多个数学推理数据集上取得了显著的性能提升。

AI视频领域真的卷麻了，比2023年的大模型还卷。自从可灵1.6发了之后，明显感觉所有家都坐不住了，基本都把自己的牛逼货加速推了出来。整体看了一下Vidu2.0的效果，在模型质量上，比较惊艳，能跻身T1梯队。

影子AI指员工在企业IT政策和数据治理控制之外私自使用未经授权的人工智能服务。研究显示，2024年企业生成式AI流量激增890%，与生成式AI相关的数据泄露事件增长一倍以上。开发人员为提高效率和缩短产品上市时间，常绕过AI安全防护措施，使用未经审查的开源大语言模型或AI代码生成工具，这可能导致知识产权泄露、系统安全漏洞和供应链完整性问题。专家建议采用统一平台方法，将AI治理和开发者工作流程整合到单一系统中。

在21世纪的今天，金融行业的格局正在被云计算、大数据、AI等新技术的出现和迅猛发展而深刻地改变着，传统金融企业不仅要警惕来自同行的竞争，还要面临无法预料的跨行业竞争。

EDR及其辅助记录设备对存储的需求，以及汽车的电动化、智能化、网联化和共享化这“新四化”的推动，必将促使汽车领域的存储需求大爆发。

UC伯克利研究团队发现了一种革命性方法，能够在不重新训练的情况下修复AI视觉系统的注意力异常问题。他们识别出少数"寄存器神经元"是造成注意力噪点的根源，并开发出"测试时寄存器"技术，将这些异常重定向到专门区域。该方法在多项视觉任务中表现出色，性能媲美专门训练的系统，同时还能抵御印刷攻击，为AI视觉技术的实际应用提供了简单高效的改进方案。

西门子Xcelerator将成为中国企业，尤其亟需数字化转型的4800万国内中小企业的一个数字增长新引擎。

香港中文大学等机构联合发布Grove MoE架构，创新性地将专家系统分组并配备共享辅助专家，实现动态资源调配。该33B参数模型仅需激活31.4-32.8B参数，在数学推理、编程等任务上显著超越同规模竞品，在MMLU-Pro测试中达72.8分。架构借鉴big.LITTLE处理器设计理念，通过智能负载均衡机制提升计算效率。