中科院团队开发出DiffSpectra系统，首次实现仅通过多模态光谱数据就能准确推断分子完整三维结构的AI技术。该系统同时处理红外、拉曼和紫外光谱，采用扩散模型直接生成分子结构，突破了传统依赖分子库查找的局限。测试显示16.01%完全准确率，前20候选准确率达96.86%，将revolutionize化学分析效率，加速新药研发和材料科学发展。

德州大学研究团队开发的PRvL系统成功将大语言模型应用于个人信息保护，实现了99.4%的识别准确率和极低的隐私泄露风险。该系统支持多种模型架构和训练策略，具备跨语言处理能力，完全开源可本地部署，为医疗、法律、金融等敏感领域提供了实用的隐私保护解决方案。

这篇来自复旦大学和字节跳动的研究介绍了ARIA方法，解决了语言智能体在开放式交互环境中的训练难题。传统强化学习在这类任务中面临巨大挑战，因为行动空间呈指数级增长，导致奖励信号极度稀疏。ARIA创新性地将语言行动从高维标记空间映射到低维意图空间，聚合语义相似行动的奖励，有效降低了训练方差。实验表明，ARIA在多种任务中平均提升9.95%的性能，同时显著提高训练稳定性和效率。

三年内成为最受欢迎的Unity讲师。这位萌新做到了，你也可以。

实体清单让华为正在进行成立以来最大规模的战略转型——强化软件能力。基于软件是云的核心实现对华为云的组织调整。

Menlo Research推出革命性AI模型Jan-nano，仅用4B参数就在SimpleQA测试中达到83.2%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek模型。该模型采用创新的"搜索优先"策略，通过多阶段RLVR训练系统，让AI学会高效使用工具而非死记硬背知识。研究发现大模型存在"过度思考"问题，反而影响性能。Jan-nano证明了在AI发展中，聪明的策略比单纯的规模扩张更重要，为资源受限的AI应用开发提供了新思路。

华为轮值董事长胡厚崑、华为中国政企业务总裁吴辉、华为云CEO张平安第一天分享如下

纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律，研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是，通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等，可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为，为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。

斯坦福大学研究团队在2025年提出了首个从语言反馈学习的理论框架，创新性地引入转移消元维度来衡量语言反馈的信息量，并开发了HELiX算法。研究证明语言反馈能带来指数级学习加速，在多个游戏测试中表现优异，为AI学习从简单数值反馈转向丰富语言指导奠定了理论基础，有望推动教育、推荐系统等领域的AI应用革新。

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。

KAIST研究团队开发了名为MoR的智能递归深度调节系统，该系统能够根据词语复杂程度自动分配计算资源，实现了参数共享、自适应计算和智能缓存的统一。实验显示，MoR在使用更少参数的情况下仍能提升准确率1-2个百分点，处理速度提升20-100%。这项技术为AI发展提供了新的高效计算模式。

人工智能的“性格”是如何形成的？

这项NVIDIA团队的突破性研究解决了AI视觉理解中的精确局部描述难题。通过创新的聚焦提示技术和本地化视觉架构，DAM模型能够准确描述图片和视频中任何指定区域的详细内容，性能显著超越现有方法，为医疗诊断、教育辅助、无障碍技术等领域开辟了新的应用前景。

悉尼科技大学等机构联合提出REARM框架，通过元网络过滤模态共享特征噪声，运用正交约束保护独特信息，并深度挖掘用户兴趣与商品关联关系，在多个电商数据集上显著提升推荐准确性，为多模态推荐系统的个性化与精准化提供了新的技术路径。

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。

所谓使用性故障，是指由于操作、维护人员的误操作、对故障现象的错误判断、所采取的不当措施及经验性诊断等造成的故障。UPS的使用性故障大致可以分为知识性故障、操作性故障、延误性故障、维护性故障、经验性故障、环境性故障、突然掉电故障、UPS器件或板级故障等。

清华大学等机构联合发布Mono-InternVL-1.5多模态大语言模型，通过创新的单体式架构设计，实现了用58%更少的训练数据达到更好性能的突破。该模型采用视觉专家嵌入和渐进式训练策略，有效解决了多模态学习中的灾难性遗忘问题，推理速度提升26%，为低成本高性能AI应用开辟新路径。

新加坡国立大学研究团队提出TPDiff（时间金字塔视频扩散模型），通过在扩散过程中逐步增加帧率的创新策略，实现了AI视频生成50%的训练成本削减和1.5倍推理效率提升。该方法基于视频帧间冗余和扩散过程熵减特性，设计了阶段性扩散训练框架，在保持视频质量的同时显著降低计算复杂度，为AI视频生成的实用化提供了重要技术突破。

「和年薪百万的老w聊完天后，我对于职业发展所能达到的高度有了一个清晰的想象。」

最近，SAP迎来了50岁生日，1972年4月1日，5位前IBM员工Claus Wellenreuther、Hans-Werner Hector、Klaus Tschira、Dietmar Hopp和Hasso Plattner创立了SAP Systemanalysis und Programmentwicklung GbR，为这家欧洲规模最大、最成功的软件厂商奠定了基石。