李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI，专注3D物理世界理解，4个月估值飙至10亿美元，获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界，而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。

南京大学等高校联合研究团队开发出ObjFiller-3D技术，巧妙地将3D物体修复转化为视频编辑问题。该技术利用视频模型的时序一致性优势，能够高质量修复3D物体缺失部分，在图像质量和处理速度上均大幅超越现有方法。技术支持参考图像引导修复，可广泛应用于文物保护、数字内容创作等领域，为3D修复和编辑任务提供了统一高效的解决方案。

上海AI实验室等机构联合开发了CODA系统，这是一个能够操作复杂专业软件的AI助手。它模仿人类大脑分工，分为负责规划的"大脑皮层"和负责执行的"小脑"两个部分，通过两阶段训练策略实现专业化和通用化。在四个科学软件的测试中，CODA平均成功率达到21.04%，显著超过传统方法，展现出良好的学习和适应能力。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。

本研究首次系统评估了大型语言模型在真实代码性能优化任务中的能力。研究团队构建了包含140个真实案例的SWE-Perf基准，发现当前最先进的AI模型在性能优化方面仍远落后于人类专家。AI倾向于进行基础设施层面的修改，而人类专家更擅长高层次的系统优化。研究揭示了AI在复杂系统优化中的局限性，为未来AI编程工具的发展指明了方向。

腾讯优图实验室提出MetaUAS系统，首次实现仅用一张正常图片就能检测任何类型异常的突破。该技术将异常检测转化为变化检测问题，通过元学习训练通用模型，无需语言描述即可精确识别工业产品瑕疵，参数量仅为传统方法的1/10，推理速度快65倍，为工业质检智能化提供了全新解决方案。

仓库和数据中心已经成为21世纪下一抹鲜亮的底色，使实体与数字世界的对接成为可能。每一次点击、点赞、下载和订购都是在以特定方式跨越虚拟与现实。这些设施也在全球范围内扩张，投资数千亿美元以满足不断增长的市场需求。

近日，英特尔在京宣布成立英特尔智能网联汽车大学合作研究中心，英特尔公司高级副总裁、首席技术官兼英特尔研究院院长Michael Mayberry出席了本次活动。至顶网针对量子计算以及其落地应用等问题对Michael Mayberry进行了采访。

随着技术的不断进步，LLM 带来了前所未有的机遇，吸引了开发者和组织纷纷尝试利用其强大的能力构建应用程序。然而，当预训练的 LLM 在实际应用中无法达到预期的性能水平时，人们将不由自主地开始思考：我们到底应该使用哪种技术来改善这些模型在特定场景下的表现?

蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究，创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航，通过执行智能体和守护智能体的协作机制，在GAIA测试中准确率达67.89%，稳定性提升17.3%，荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径，具有广阔应用前景。

黎曼猜想一直以来都是数学界最为重要的猜想之一（有的人认为没有之一），2000年，黎曼猜想被公布为七個“千禧年大奖难题”之一，其它还有诸如像哥德巴赫猜想这样难题。

斯坦福安全AI中心研究团队通过让大语言模型玩25款经典文字冒险游戏，测试其长期推理能力。结果显示即使最先进的GPT-5也仅能完成37.8%进度，揭示了当前AI在复杂探索任务中的重大局限性。研究发现AI存在长文本理解衰减、空间推理困难、试错学习能力不足等问题，为AI发展指出了内在智能提升的重要方向。

打好基础可谓是企业成功的关键因素，而技术正作为数字化转型的“累土”发挥着重要作用，企业纷纷开始通过技术构建起数字化转型的底座。

从分析和AI入手推进公司转型.

本文介绍了利用ChatGPT帮助实现2025年新年目标的5个技巧。通过设定SMART目标、制定习惯追踪器、获取个人激励、优化时间管理以及定期评估进展,这些方法可以显著提高目标实现的成功率。文章为每个技巧提供了详细的ChatGPT提示语,帮助用户制定切实可行的计划并保持动力。

要想将这项技术真正应用于AI，我们还有很长的路要走。但我相信，底层技术的创新必须坚持长期主义，长时间地专注于一个方向与赛道。

近期，太空数据中心概念引发热议。虽然目前规模有限，但已有多个项目展示了地球大气层外的可行性。这些项目包括Red Hat与Axiom Space合作的国际空间站数据中心单元，以及Lonestar Data Holdings的月球数据中心。尽管面临诸多挑战，太空数据中心有望提高可持续性，并为灾难恢复等应用开辟新途径。

ImgEdit是北京大学与兔小贝AI联合推出的图像编辑框架，解决了开源编辑模型落后于商业产品的问题。该框架包含120万对高质量编辑图像对，涵盖13种编辑类型和11万个多轮交互样本。通过融合视觉语言模型、检测模型和分割模型的多阶段流程，ImgEdit确保了数据的高质量性。研究团队基于此数据集训练了ImgEdit-E1模型，并提出ImgEdit-Bench评估基准，从指令遵循、编辑质量和细节保留三个维度全面评估模型性能。实验结果显示，ImgEdit-E1在多个任务上超越现有开源模型，推动了图像编辑技术的进步。

贝壳找房开发的AM-Thinking-v1是一个32B参数的推理优化语言模型，完全基于开源数据训练。该模型在数学推理和代码生成任务上表现出色，AIME2024得分85.3，超越了671B的DeepSeek-R1，证明了通过精心设计的训练流程，中等规模密集模型也能达到超大模型的推理能力。

Monarch成立于2018年。此番推出MK-V Founder为该公司两年的开发冲刺画上了句号。这款拖拉机搭载了节能的NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台、摄像头以及GPS，旨在提高粮食生产产量和减少全球碳排放。