腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

AI越来越多地为IT团队提供支持，但利用AI来审视高价值任务仍然必须是推动业务绩效的一个首要任务。

ByteDance团队开发的Mini-o3系统通过深度多轮推理突破了传统AI视觉理解的局限。该系统能像人类侦探般进行几十轮的视觉探索，在困难的视觉搜索任务上准确率达48%，相比现有模型提升显著。核心创新包括挑战性的Visual Probe数据集、多样化推理策略训练和突破性的过轮掩码技术，实现了测试时思考轮数的自然扩展。

香港中文大学（深圳）团队发布ShareGPT-4o-Image数据集，包含91000个高质量样本，成功训练出开源图像生成模型Janus-4o。该模型不仅在文字生成图像任务上超越前代，更首次实现了图像编辑功能，仅用6小时训练就达到先进水平，为AI图像生成技术的民主化开辟了新路径。

文章探讨了CIO在2025年应该重点投资的五个AI领域:可信工作流的代理AI、智能文档管理、营销客户数据需求、从数据驱动转向AI驱动、重新审视IT架构以支持AI目标。这些投资可以在短期内带来效益,同时成为长期财务回报的倍增器。CIO需要在这些领域制定务实的AI应用策略,简化平台,加强风险管理,以应对未来的挑战和机遇。

包钢作为自治区最大的工业企业，同时又是国企，在国企改革及战略性转型的背景下，实施集团化管控是必然的内在要求。

从目前看来，企业想要快速上手机器学习仍然是一个问题，有行业技术的人不懂AI，懂AI的人缺乏行业技术积累。有没有方法可以让企业快速简单的掌握机器学习这项技能？

全球领先的企业软件创新者VMware（NYSE：VMW）今天宣布“客户成就奖”（Customer Achievement Awards）获奖名单。

首尔大学开发的SCALE技术让AI机器人具备了类似人类的"第六感"，能够感知自身的不确定程度并据此调整观察和行动策略。这项技术无需额外训练即可集成到现有机器人系统中，在复杂环境下的任务成功率提升显著，代表了机器人从被动执行向智能适应的重要转变。

疫情永久改变了供应链。企业必须加速变革，适应新常态。为了实现理想的业务成果，企业的运营模式必须更为动态、响应速度更快、更富有弹性，并与外部生态系统和内部流程互联互通。

当IT领导者们试图从企业收集的数据中获取商业价值的时候，他们面临着无数挑战。或许最不为人知的是，没有很好地利用那些已经生成的、频繁保存的、但却被很少使用的数据，正在让他们错失各种机会。

美国制造业严重缺乏推动这场革命所必需的劳动力。既没有充足的从业技术工人，非技术群体也没有学习制造技能的打算。

Mistral AI发布了两个开源多模态语音AI模型Voxtral Mini和Small，不仅具备语音识别能力，更能理解语音内容并进行智能对话。模型支持32K上下文窗口，可处理40分钟长音频，在语音识别、翻译和理解任务中达到最先进水平。Small版本超越多个闭源模型，Mini版本可本地运行，两个版本均在Apache 2.0许可证下开源发布。

文章介绍微软开发的一种1-bit AI模型，该模型采用了三元权重（-1, 0, 1），大幅降低内存和能耗，同时在普通 CPU 上实现了与全精度模型相近的性能，展现出高效运行的潜力。

AMD与英特尔正携手为x86阵营开拓未来。两家互为竞争对手的芯片制造商已经建立起协作性质的x86生态系统咨询小组，旨在提高互操作性、降低集成摩擦并努力改善开发人员、独立软件开发商（ISV）、操作系统开发商以及OEM厂商的使用体验。

全球决策AI领导品牌讯能集思（Synergies）于近日推出全新5G智能网关Odin，并宣布其全球首创的决策AI平台JarviX 发布3.0版本。

这5条重要提示，也许能帮助各位制药业高管打开通往数据科学之旅的大门。

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。

“英特尔秉持开放生态的理念，可以充分发挥计算能力，与合作伙伴打造创新生态。”王锐说，“英特尔的竞争对手是自己，在不断前行中，虽然会遇到挑战，但是面对挑战，我们会找到解决方法，将创新的引擎运转起来。”

这项由俄罗斯AIRI实验室主导的突破性研究发现，AI模型的单个记忆向量能够完美压缩和复原多达1568个文本片段，压缩比达到1500倍。研究测试了14个不同模型，揭示了AI系统巨大的未开发记忆潜力，但当前利用率仅30%。这一发现不仅挑战了对AI记忆机制的传统认知，更为未来更高效的AI系统设计开辟了新方向，有望让AI助手拥有更强的长期记忆和信息处理能力。