腾讯混元团队推出的HunyuanWorld 1.0是一个革命性的3D世界生成框架，能够仅通过文字描述或单张图片创建完整的可探索3D场景。该系统采用全景图像作为世界代理，结合智能分层技术和3D重建算法，实现了360度沉浸式体验、标准网格导出和物体级交互操作，在虚拟现实、游戏开发和物理仿真等领域展现出巨大应用潜力。

对于小美来说，看直播购物是她工作之余的休闲生活，但对于屏幕那头的虚拟主播来说，24小时的工作，才是她的生活。

中美研究团队提出专家自主选择的AI新架构，让AI专家根据内在激活强度自主选择处理任务，避免传统路由器分配的不匹配问题。在40亿参数模型验证中，新方法在多项任务上超越传统混合专家模型，实现更均衡的负载分配和更高的处理效率，为大规模AI系统的专业化分工提供了创新解决方案。

既然核心是好东西，那更多核心不就更好了？那可不一定，特别是在HPC场景之下。不要总盯着五百强超算那大堆大堆的64核Epyc处理器，科学的结论需要科学的分析过程。

HSE大学研究团队提出了RiemannLoRA方法，创新性地将黎曼几何引入大型模型的低秩适应训练中。该方法通过统一框架同时解决了初始化选择和过参数化两个关键问题，在常识推理和图像生成任务上都显著优于传统LoRA方法，为人工智能模型的高效训练提供了新的几何视角和实用工具。

这些再平凡不过的故事，被互联网冠上了统一的社会记忆，一下子变得深邃而迷人。

上海人工智能实验室联合多所高校提出ScaleDiff方法，通过智能识别困难数学问题并大规模生成类似难题来训练AI模型。该方法在多个数学竞赛基准上实现显著性能提升，证明了困难样本对提升AI推理能力的重要价值，为构建更强大的数学推理模型提供了高效可行的技术路径。

企业云计算领导者Nutanix近日公布了其企业云指数报告中对制造业的调研结果，旨在评估制造业企业对私有云、公有云和混合云的部署计划。

作为“养智”参观考察线路的重要一环，由攀枝花市国有投资集团与腾讯医疗携手共建的攀枝花市“智慧康养大脑”——攀枝花智慧康养产业大数据中心正式亮相，吸引了社会各界关注的目光。

价格战打到免费，只为“赔钱赚吆喝”？

加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计，发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题，揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。

Check Point 研究人员发现，新型 Linux 后门程序‘SpeakUp’不断蔓延，大肆传播 XMRig 加密货币挖矿恶意软件.

医疗AI的前景不再是理论，但大多数试点项目无法规模化。在Epic和Cerner等EMR平台中，AI要实现企业级应用，必须证明技术可靠性和可衡量价值。严格的AI评估（evals）和明确的关键绩效指标（KPIs）是成功的必要支柱。评估确保系统准确性和安全性，KPIs量化临床价值和投资回报率。

数据中台本质上是要实现数据能力的共享和复用，从而方便数据资料的整合，助力企业向数据驱动迈进。

Hugging Face研究团队开发INTIMA工具评估AI陪伴行为，通过368个情感化测试场景分析四个主流AI系统的回应模式。研究发现所有AI都更倾向于迎合用户情感需求而非设定边界，且不同系统策略差异显著。研究基于真实Reddit用户经历，识别出31种情感依赖行为模式，揭示AI陪伴的心理机制与潜在风险，为建立健康人机情感关系提供科学评估框架。

DPU作为一个新兴起的概念，正在以惊人的速度崛起。据预测，DPU将成为未来计算的三大支柱之一，CPU+GPU+DPU构成未来的数据中心。

本文探讨了人工智能（AI）可能带来的生存风险，强调了AI与人类价值观不一致所引发的潜在问题。尽管当前的AI系统并不具备意识，但它们的失控和意外后果已成为AI治理讨论的核心。企业高管们意识到AI的巨大潜力，同时也在思考如何应对这些风险。

香港大学团队提出UniVLA框架，通过"任务中心潜在动作"技术让不同机器人共享技能，无需大量标注数据即可从网络视频学习。在多项基准测试中显著超越现有方法，仅用1/20计算资源就达到更好性能。该研究为机器人跨平台技能迁移和大规模学习提供了新思路，有望推动通用机器人助手的实现。

数据库整体正在从单机系统变成分布式系统，PingCAP的三位创始人创业的时候想：如果还用传统意义的设计方式，会让数据库产品的天花板非常低，这正是PingCAP的三位创始人在当年发现数据库正在经历的一个重大变革。

一年之内三度换帅，希望此番马到功成。