“天下武功，唯快不破”。其实在半年前，过儿和你目前的处境是一样的，你们俩尽管公司不同，但岗位都是设计工程师，从事产品设计工作，用的都是3D设计软件。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

网络安全不是一种快速解决方案或者一次性补救措施。需要将其构建到应用开发、测试和发布管道中，以实现有效性。

Meta公司联合多所大学发布"软令牌"新技术，首次实现AI连续推理训练。该方法让AI摆脱传统的逐步推理模式，能同时探索多种思维路径，如人脑般灵活思考。在数学推理任务中，新技术保持了原有准确率，在多样性指标上显著超越传统方法，且对模型原有能力影响更小。关键突破是发现软训练配合硬推理的最佳组合，让现有部署系统无需改造即可受益。

以ChatGPT为代表的生成式AI工具，仍在持续翻涌热浪。一方面，各大企业纷纷追赶浪潮，另一方面，数据隐私安全、社会伦理等威胁论甚嚣尘上。通用大模型的红线，在何方？

清华、中科大联合Kwai团队开发的Thyme系统实现了多模态AI的重大突破，让AI模型具备了自主编写代码处理图像和进行数学计算的能力。通过创新的两阶段训练策略和GRPO-ATS算法，Thyme在近20个评测基准上都表现出显著性能提升，特别是在高分辨率图像处理和复杂推理任务中表现突出，代表了AI从被动"看图说话"向主动"动手解决问题"的重要转变。

7月5日,“加速‘人工智能+’ 构筑新质生产力”主题活动在上海徐汇举行。值得一提的是,这是中央广播电视总台研究院自6月揭牌以来牵头主办的第一场落地活动。

阿里通义实验室发布首个媲美顶级闭源系统的开源超级网络智能体WebSailor，突破性解决开源模型在超高不确定性任务中的系统性推理难题，在BrowseComp基准测试准确率提升3倍，标志着开源技术在复杂信息搜索领域的历史性跨越。

MongoDB 4.2通过支持分布式事务、通配符索引、自动重试和修改分片键等让开发变得更快速；通过新的物化视图、Kafka连接器和对Kubernetes的支持以及客户端加密等，让应用变得更健壮；通过新的在线索引方式、更快的初始化速度等让运维工作变得更轻松。

RoboMemory是中科大等机构联合开发的仿生机器人记忆框架，模仿人脑构建四重记忆系统，让机器人具备终身学习能力。在标准测试中超越当前最先进模型5个百分点，真实环境测试显示机器人重复任务成功率提升75%。该框架解决了传统机器人"健忘"问题，为智能机器人发展奠定重要基础。

ChatGPT 已成为日常生活的一部分，每天有超过 1 亿用户使用它。然而，这款 AI 聊天机器人被描述为"隐私黑洞"，任何输入的数据都可能不安全。本文列出了五类绝不应告诉 ChatGPT 或任何公共云端聊天机器人的信息：非法请求、登录凭证、财务信息、机密信息和医疗信息，并提醒用户对自己的数据安全负责。

腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术，通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制，将AI图像生成训练效率提升50%-71%，同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略，专注于图像生成早期阶段的重点优化，并引入高阶求解器进一步加速训练过程，为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。

IntelliGen AI推出IntFold可控蛋白质结构预测模型，不仅达到AlphaFold 3同等精度，更具备独特的"可控性"特征。该系统能根据需求定制预测特定蛋白质状态，在药物结合亲和力预测等关键应用中表现突出。通过模块化适配器设计，IntFold可高效适应不同任务而无需重新训练，为精准医学和药物发现开辟了新路径。

留意到Isomorphic Labs首席AI官Max Jaderberg的一次访谈，他揭示了如何利用AI彻底重塑药物发现，这可能会导致全球医药研发模式的根本性转变。

11月30日，由msup主办的第7届TOP100全球软件案例研究峰会(简称TOP100summit)在北京举行，多位业内专家分享人工智能、大数据时代下，产品、技术、管理的新观点。

澳大利亚邮政推进数字孪生计划，并布局图形数据库技术，以优化投递网络。

上周五下班前，客户IT经理S打来了电话，被告知：“下周二将会进行项目综合调试，并完成整体交付。”听到这一消息，我亲切地回复：“好的，我们人员随时就绪，保证业务顺利上线！”

AI无法处理长文档？字节提出人工海马网络，让AI像人脑一样高效处理超长信息

哈佛和MIT研究团队通过创新的"归纳偏差探测"方法，发现AI基础模型虽然在预测任务上表现出色，但实际上并未真正理解世界的基本规律。研究以天体物理学为例，揭示了AI模型更像是依赖启发式策略的"经验主义者"，而非掌握深层原理的"理论家"，为AI发展指明了新方向。

过去几年来，阿拉莫斯实验室一直在想办法让分析负载跟数据尽可能接近，甚至考虑把计算转移到闪存或硬盘控制器上。