阿里巴巴等机构联合发布LLaSO框架，这是首个完全开放的端到端语音理解系统。该框架包含2550万训练样本、20种语音任务，支持多模态交互，在标准化评估中获得0.72分，超越同类系统。LLaSO不仅提供完整数据和代码，还建立了统一评估标准，为语音AI研究提供了重要基础设施，推动了从语音识别向全面语音理解的技术跃升。

上海AI实验室联合多家顶尖机构开发出全球首个科学推理大模型SciReasoner，该模型在2060亿科学数据上训练，支持103个科学任务，能够像科学家一样进行逻辑推理并展示思考过程。它实现了化学、生物学、材料科学等多领域知识整合，在分子设计、性质预测、文献分析等方面表现出色，为科学研究提供了强大的AI助手工具。

京东的扶贫事业由来已久，并走出了一条以品牌为核心，推动贫困地区产业发展的扶贫 3.0 之路。

城市发展这件事，无锡从来没有停下脚步，而是一直忙着“圈数字化、圈AI”。进而，就像40年前一样，也像15年前一样，这座城市又一次擦亮了产业链，也“空中加油”式地又一次完成了新旧动能转换。

他们是这样用emoji的。

「当前最火爆的赛道之一“芯片行业”正在进行一场洗牌，大量资金的涌入让无数创业公司崛地而起，芯片行业的机会已经多到眼花缭乱。 今日推荐 晚点AUTO（id：gh_30ebd85b0f58）一篇文章，作者：马慧 编辑：黄俊杰。」

当前，100G光学器件正大量涌入市场，预计明年也会迎来400G。尽管如此，数据流量仍在持续增加，数据中心面临的压力将有增无减。

Supermicro上周刚刚发布一波采用英特尔最新Xeon-D处理器的边缘设备。这事本身意思不大，但却不禁让人好奇：作为新的处理器主战场，边缘市场未来将会呈现出怎样的芯片制造商竞争格局？

BluOrion公司开发的ZClip是一种智能梯度裁剪算法，解决了大型语言模型训练中的梯度爆炸和损失飙升问题。通过Z分数统计检测和动态调整策略，ZClip能够自适应地控制梯度幅度，相比传统固定阈值方法提升训练效率35%以上，同时显著降低训练失败风险，为大模型训练提供了更稳定、高效的解决方案。

对于多数人来说，大厂或许仍是工作的最优解。但也不得不正视大厂的光环的确在褪去。经历了大厂一波又一波的裁员，留下来的人似乎成为了“幸运儿”，只是“幸运”并不一定，压力却是必然。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，那些留在大厂的人们。

谷歌DeepMind发布SimpleQA Verified基准，通过严格筛选1000道测试题目和改进评分系统，更准确评估AI事实准确性。测试显示最先进的Gemini 2.5 Pro仅获55.6%准确率，揭示当前AI在事实知识方面仍有较大提升空间。该工具为AI研究提供了更可靠的评估标准，推动开发更值得信赖的AI系统。

在2019阿里云广东峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，全面迈入数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，云智能是新基础设施。

越来越多的组织开始迁移至Google Cloud以提升安全性。许多组织都在迁移至防御能力更加完美的云环境之后，获得了显著的安全性与业务弹性提升。

这注定是一个与众不同的情人节宅在家的日子里逛街买买买都成了奢侈的事也让多少想念却又不能相见的情侣深深体会到“异地恋”的苦与甜特殊时期让我们和你一起换个方式传递爱为身边朝夕相伴的TA

J.P. Morgan AI Research团队开发了EXSTRUCTINY，这是首个专门评估AI系统从文档图像中进行结构化信息提取能力的综合测试基准。该系统包含304个查询-答案对，覆盖表格、报告、演示文稿等多种文档类型，支持三种查询方式，并建立了全新的四维评估标准，全面测试了当前最先进的视觉语言模型，揭示了商业模型优于开源模型18个百分点的性能差距。

这篇文章介绍了利用人工智能设计新酶的成功案例，这种酶有潜力分解塑料。尽管生物学告诉我们，简单的化学反应可能非常复杂，但通过AI驱动的蛋白质设计，研究人员能够创造出与自然界不同的酶。研究表明，设计酶的过程虽然复杂，但可以在计算机上完成，未来可能会有更多的应用。

我们挑选出了2020年最热门的这10家存储初创公司，这些公司正在致力于解决众多关于数据的问题，从基本的硬件组件到最复杂的云功能。

华为智能漫游特性主要是通过改变终端接收到的相邻AP的信号强度来引导终端主动发起漫游行为。开启智能漫游特性后，AP通过802.11k和802.11v协议帮助终端快速识别附近可作为漫游目标的 AP，完成漫游引导。

阿里云团队开发出革命性多模态奖励模型Skywork-VL Reward，能同时理解图像和文字并准确评估AI回答质量。该模型在VL-RewardBench测试中达到73.1%准确率，超越所有专有模型，特别在视觉幻觉检测上取得80%的突破性成绩。研究团队构建了19万个高质量样本的训练数据集，采用创新双阶段训练策略，让AI评估变得更加可靠，为构建更智能的多模态AI系统提供重要工具。

本质上，他是不是大模型按照自己的知识库回答，然后先通过一些工程化手段，比如联网搜索，比如文档搜索等等，先把相关信息给找出来，让大模型根据这些信息来进行回答。