哈佛大学研究团队首次实现了人工智能的"流等变性"，让机器能够像人类一样理解时间中的运动和变化。这项突破性研究开发出FERNNs神经网络，不仅能识别物体位置，还能理解运动规律。实验显示，该技术在运动预测任务中性能提升50倍，并具备零样本泛化到新运动模式的能力，为自动驾驶、机器人、视频分析等领域开辟了新前景。

斯坦福大学研究团队开发了CHURRO历史文献识别系统，可处理跨越22世纪、46种语言的古代文献。该系统基于CHURRO-DS数据集训练，包含近10万页历史文档。CHURRO在印刷和手写文档识别上分别达到82.3%和70.1%准确率，超越最好的商业模型，成本仅为其1/15.5，为历史文献数字化提供了高效解决方案。

英伟达发布Spectrum-XGS千兆级以太网交换平台，实现数据中心间互联协调，让分布式GPU集群如同一个巨型处理器运行。同时推出Dynamo推理服务框架，通过分解式服务技术将上下文构建和令牌生成分配到不同GPU，显著提升模型部署效率。在GPT和DeepSeek等模型测试中，令牌生成速度分别提升4倍和2.5倍，投机解码技术更实现35%性能提升。

这项由清华大学、上海AI实验室等顶级研究机构联合完成的研究，系统分析了当前大推理模型存在的"过度思考"问题，并提出了从推理过程、训练方法、强化学习到架构创新的全方位解决方案。研究发现AI模型经常对简单问题进行冗长推理，浪费大量计算资源，通过多种优化技术可显著提升推理效率，为AI技术的普及和产业化应用提供重要支撑。

垃圾内容制造者总能想办法钻搜索引擎的空子，如今谷歌正在反击互联网上这种恶劣行径。

Palladium Hotel Group围绕其数字化转型制定了优先战略，重点关注两个主要目标：改善业务和更好地定制客户体验。

华为诺亚实验室联合多家顶尖院校推出开源机器人编程框架Ark，通过Python优先设计和模块化架构，实现仿真与现实环境的无缝切换。该框架大幅降低机器人编程门槛，支持现代AI技术集成，为机器人学习研究提供统一平台，有望加速机器人技术普及。

韩国UNIST团队开发出全球首个能同时理解视觉、听觉和文字信息的情感AI系统，不仅能听懂对话内容，还能感知用户的真实情绪状态并用合适的语调回应。该系统基于包含31000句真实对话的MSenC数据集训练，在情感适宜性、对话自然性等方面显著优于现有技术，为人机交互带来革命性改变。

近日，泽塔云GPU云实验室又一次引发业界关注，行业首款支持全硬件编解码的色彩无损图形传输和显示解决方案zVision Extreme 2.0问世，在“云端的图形工作站，本地一致的使用体验”的极致追求上，泽塔云再次实现技术突破。

浙江大学研究团队首次将视频技术引入AI角色扮演领域，构建了包含6万视频和70万对话的大型数据集，开发出能让AI通过观看真实视频学习角色特征的新框架。该技术结合动态视频信息和静态文字描述，让AI能够生成更加生动真实的角色扮演效果，在人类相似度等关键指标上达到业界领先水平，为教育、娱乐、客服等领域的AI应用开辟了新可能。

人工智能正在改变房地产行业的运作方式。从辅助卖家定价到为物业管理者提供自动化工具,AI 正在优化各个环节的运营效率,提升客户体验。AI 能快速分析大量数据,帮助人们做出更明智的决策,同时自动化某些任务,使人们能专注于更高价值的工作。

德国软件巨头SAP近日宣布为企业提供一项名为“RISE with SAP”的新服务。

此外，Check Point 研究人员还发现，“MVPower DVR 远程执行代码”漏洞利用率有所增加，影响了全球 45% 的组织

微软正在召开Build 2019开发者大会，其中包括了大量关于云计算、人工智能和物联网的内容，还会有一个主题演讲，侧重于大的蓝图，它可能表达的更多的是微软的抱负而非现实。

利用谷歌的云AI对为期一周的电视新闻报道（来自互联网档案馆中的电视新闻档案）进行分析，我们即可探索屏幕文字究竟讲述了怎样的故事。

很多客户体验方向的趋势和变化都是源自于数字化转型。企业看到，他们需要专注于为内部员工和外部客户打造便捷的、数字化的解决方案。

天津大学研究团队开发出Embodied-R1智能机器人系统，通过创新的"指向"技术和强化学习训练，成功解决了机器人视觉理解与实际操作之间的鸿沟。该系统具备四种核心指向能力，在11项基准测试中表现卓越，在未见过的环境中实现56.2%仿真成功率和87.5%真实任务成功率，相比基线模型提升62%，展现出强大的零样本泛化能力和实用潜力。

目前，很多大模型会出现一本正经胡说八道的问题，例如，你提问NBA历史上得分最多的是谁，它回答是迈克尔乔丹，实际上是勒布朗詹姆斯。包括OpenAI自己发布的GPT-4o、o1-preview、o1mini等前沿模型都有这些“幻觉”难题。

为了让客户得以轻松开发更多芯片，英特尔正计划将x86、Arm及RISC-V等多种架构核心纳入单一处理器并实现协同工作。

腾讯AI实验室联合普林斯顿大学发现，当前主流AI评估系统存在严重漏洞，简单的符号或短语就能让GPT-4、Claude等先进AI产生错误判断。研究团队开发了Master-RM防御方案，并公开了相关技术，为AI安全领域贡献重要成果。这项发现揭示了AI理解能力的根本局限，对整个人工智能行业具有重要警示意义。