这项研究提出了统一预算感知（UBA）学习率调度器，解决了深度学习训练中的关键问题：如何在有限迭代次数下获得最佳模型性能。北京大学的研究团队通过构建理论框架，推导出一种只需单一超参数φ的学习率调度方法，实现了灵活性与简单性的平衡。实验结果显示，UBA在视觉和语言任务中，跨不同网络架构和训练预算，始终优于现有方法。该研究不仅提供了理论基础，还建立了参数φ与优化难度的关联，为机器学习实践者提供了一个强大且易用的工具。

在赣南，科技的枝芽早已深入农业生产、乡村治理、政务系统，乃至工厂产线的各个角落。

数字敏锐度已经成为战略业务的当务之急，尤其是对于那些IT遗产很少的现有企业而言。本文中，有多位CIO分享了他们是如何在整个组织中发展数字化和数据敏锐性的，以推动获得更好的支持、更多的IT资金和新的商机。

上海AI实验室等机构联合开发的SongGen系统实现了AI音乐生成的重大突破，能够在单一阶段同时生成人声和伴奏，用户只需输入歌词和描述就能创作完整歌曲。该系统提供混合和双轨两种生成模式，支持语音克隆功能，在多项评估中超越传统多阶段方法。研究团队还构建了包含54万样本的开源数据集，并将完整代码和数据公开发布，为AI音乐创作的民主化奠定基础。

北京通用人工智能研究院的研究团队开发了名为RuleReasoner的创新训练方法，成功让小型AI模型在规则推理任务上超越了OpenAI的o1等大型模型。该方法采用领域感知动态采样策略和强化学习，使8B参数模型在多个困难推理任务中领先10.4个百分点，同时显著提高了训练效率，为AI推理能力发展开辟了新路径。

Lexsi Labs开发的C-?Θ技术革新了AI安全控制方式，从传统的实时监控转向一次性内在改造。该技术通过精确识别AI内部负责安全判断的神经回路（占比不到5%），对其进行定向调整，使AI天生具备更强的有害内容识别和拒绝能力。实验表明，经改造的模型对有害内容拒绝率提升至75-93%，而对正常功能影响极小，为AI安全部署提供了更高效、可靠的解决方案。

网易有道研究团队开发了Confucius3-Math，这是一个专门针对中国K-12数学教育的14B参数AI模型。该模型在多项数学推理测试中表现出色，超越了许多规模更大的竞争对手，训练成本仅需2.6万美元，推理速度比DeepSeek-R1快15倍，能在消费级GPU上高效运行，旨在通过降低AI教育成本来促进教育公平。

数据湖的起源，应该追溯到2010年10月，由 Pentaho 的创始人兼 CTO， James Dixon 所提出

过去数十年间，国内企业经历了快速发展的红利期，规模的增长、价值的创造，涌现了大批国内领先、世界知名的企业与组织。

浦项科技大学研究团队发现当前AI模型缺乏音频推理能力，仅凭文字描述无法判断声音属性。他们构建了AuditoryBench++测试平台，涵盖音调、音量比较等5类任务，发现主流AI模型表现接近随机猜测。研究团队提出AIR-CoT方法，通过两阶段训练让AI学会"想象"声音：先识别需要音频推理的文本片段，再调用音频知识模块生成声音特征。实验显示该方法显著提升了AI的音频推理能力。

中科大和百度联合研究团队开发了S2K框架，这是一种创新的大语言模型专业领域适配技术。该框架通过智能的内外部知识融合机制和分阶段训练策略，仅用传统方法1%的训练数据就能让通用模型在医学、法律、金融等专业领域达到专家级问答水平，为人工智能在专业领域的高效应用提供了新的解决方案。

本土EDA需要在差异化、“夹缝”中的需求里，获得成长的空间。

这项研究提出了一种创新的无配对数据训练方法，用于开发轻量级智能手机图像信号处理器(ISP)。传统方法需要具有像素级对齐的配对RAW-RGB数据，而该方法通过多重损失函数和三个鉴别器的对抗训练，成功实现了无需配对数据的高质量图像处理。研究在ZRR和富士胶片UltraISP数据集上测试，证明轻量级模型(仅3K参数)能达到接近配对训练的视觉效果，且适合在手机上实时运行。这一方法大大降低了开发手机相机处理算法的成本和技术门槛。

答者为Pure Storage旗下PortWorx云原生业务部门副总裁兼总经理Murli Thirumale。而这篇问答的核心，在于解读组织机构为什么不仅需要存储策略、更需要制定数据策略。

宾夕法尼亚州立大学研究团队开发的AttnTrace技术，通过分析AI大模型的内部注意力机制，能够快速准确地追踪影响AI回答的关键文本内容。该技术解决了传统方法效率低下和准确性不足的问题，在多项测试中表现卓越，为AI安全防护和可解释性研究开辟了新方向。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

英特尔新近召开的架构日活动可以用“琳琅满目”来概括。借此机会，芯片巨头发布了新的CPU核心、加速计算块、处理器与显卡背后的技术细节，同时介绍了与这些处理器及显卡对应的跨PC、服务器、存储及商业/消费应用网络的软件。总之，就是“琳琅满目”。

英伟达等机构联合开发出Spec2RTL-Agent智能系统，能直接从复杂芯片设计文档自动生成硬件代码，减少75%人工干预。该系统采用多代理协作方式，包含理解规划、渐进编程和智能反思三大模块，成功验证了人工智能在硬件设计自动化领域的重大突破。

数字时代，算力已经成为衡量一个国家数字经济水平，彰显国家经济实力的重要指标。

浙大联合蚂蚁集团通过系统性研究发现，开源AI在数据分析上表现不佳的根本原因是缺乏战略规划能力。研究团队通过精心设计的数据合成方法，成功提升了开源模型的表现，14B模型甚至能媲美GPT-4，证明了高质量训练数据比海量数据更重要，为开源AI在数据分析领域的发展指明了新方向。