一劳永逸，不必时时评估压力，不必投入前期调研，至少节省几十万优化分析费用及应用重新规划的费用。

近日，备受期待的“荣耀最强自拍手机”——荣耀20S正式发布。作为荣耀20系列家族的重磅力作，荣耀20S“3200万人像超级夜景”率先将AIS超级夜景技术用于前置，打造出夜景自拍的全新体验，成为荣耀最强自拍手机。

图形处理器成了计算领域的必备品，Nvidia（英伟达）因此也正在加强与标准和开源社区的合作，以实现将曾经主要是该公司开发工具的独有技术推向下游。

Anthropic周一发布旗舰AI模型升级版Claude Opus 4.1，在SWE-bench Verified基准测试中获得74.5%成绩，超越OpenAI o3模型的69.1%和谷歌Gemini 2.5 Pro的67.2%。该公司年收入从10亿美元增至50亿美元，但近一半API收入依赖Cursor和GitHub Copilot两大客户。新模型采用最严格ASL-3安全协议，在多文件代码重构方面表现突出，但面临GPT-5竞争威胁。

GigaAI团队开发的GigaBrain-0.5M*系统首次让机器人获得了"预见未来"的能力，通过世界模型预测未来场景并指导行动决策。该系统采用RAMP强化学习方法，在多项复杂操作任务中表现优异，成功率比传统方法提升约30%，并在国际RoboChallenge基准测试中排名第一，代表了从反应式控制向前瞻式智能的重大突破。

Yellow.ai研究团队开发了革命性的多模态文档分块技术，让AI系统能像人类一样"看"PDF文档，而非仅仅"读"文字。该方法采用批量视觉处理和上下文保持机制，解决了传统固定长度分块导致的表格分割、内容破碎等问题。在RAG系统测试中，准确率从78%提升至89%，显著改善了文档理解质量。

美国一家公司希望自己的新技术能够帮助全球具健康意识的人找到自己最弱的生物钟，进而对其进行修复或令其倒转。

清华大学团队开发出革命性人形机器人系统Being-0，具备类人思维能力。该系统采用创新的"三层大脑"架构：顶层基础模型负责理解指令和制定策略，中间层连接器模块负责将计划转化为具体动作，底层技能库负责执行各种操作。机器人能够理解自然语言，自主规划复杂任务如制作咖啡，并在动态环境中灵活调整策略，在长期任务中达到84.4%的成功率。

GitHub 推出 Copilot 代理模式，标志着 AI 辅助编程进入新阶段。该模式能自动迭代代码并修复错误，提高开发效率。GitHub 还预览了 Project Padawan，一个可独立处理整个开发任务的自主软件工程代理。这些创新反映了 AI 驱动的编码开发领域的快速演进，GitHub 正努力在竞争激烈的市场中保持领先地位。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

南开大学团队开发出TempSamp-R1视频理解系统，采用混合学习策略结合自主探索和专家指导，让AI能够像人类一样精准定位视频中的关键时刻。该系统在多个数据集上取得显著性能提升，准确率达到52.9%-56.0%，为视频搜索、教育、安防等领域提供了重要技术支撑，标志着视频人工智能理解能力的重大突破。

5月25日，飞书在线上举办春季未来无限大会，正式发布了飞书People系列产品。

汽车是一个复杂而庞大的科技载体，因为其庞大的市场体量吸引了各类入局者，包括SGS和百佳泰。

《区块链启示录》本期，科技行者对话腾讯区块链产品负责人卢洋。

随着大语言模型和生成式AI的兴起,传统搜索引擎市场正面临颠覆。文章提出了"答案经济"的概念,并对比了传统搜索与新型语言模型的差异。作者建议企业采取三项行动来应对这一变革:检查产品在主流模型中的表现、分析客户关键趋势、评估公司在人才市场的地位。这些举措将帮助企业更好地适应从"问题经济"向"答案经济"的转变。

作为在Meta内部极具影响力、最杰出的领导者之一，雪莉·桑德伯格的离去掀起轩然大波，逼得扎克伯克不得不出面解释。

当被要求猜测1到50之间的数字时，ChatGPT、Claude、Gemini和Llama等主流AI模型都给出了相同答案：27。研究显示，这种现象源于训练数据偏差和共同的词汇预测方法。专家指出，大语言模型缺乏真正的随机性，在数字选择上表现出高度确定性和偏见性，这提醒我们AI模型无法独立做出无偏决策，限制了其在需要随机性任务中的应用能力。

AIRI研究团队开发了HeroBench测试平台，在RPG风格虚拟世界中评估25个大型语言模型的长期规划能力。研究发现AI在复杂多步骤规划任务中表现差异巨大，顶级模型Grok-4达到91.7%成功率，但加入升级机制和干扰因素后性能显著下降。该研究揭示了传统学术测试无法反映的AI规划能力真实水平，为改进AI长期规划提供了重要基准。

浙江大学研究团队推出ReCode框架，通过强化学习解决AI编程助手使用过时API接口的问题。该方法让7B参数模型在特定任务上超越32B大模型，同时保持通用编程能力基本不变。ReCode收集约2000个真实API更新案例进行训练，在CodeUpdateArena测试集上取得显著提升，为AI适应动态技术环境提供了有效解决方案。