如何在企业内成功扩展 AI，充分发挥 AI 应有的价值？IBM 商业价值研究院最新报告《扩展AI的公认概念：从试验变为工程原则》为你答疑解惑，指明出路。

复旦大学研究团队开发了Domain2Vec方法，通过将数据集分解为260个"元域"特征，实现了无需试错就能找到AI训练最优数据配比的突破。该方法仅用传统方法0.26%的计算资源就能达到同等效果，在验证集上性能提升2.83%，为AI训练提供了科学化的数据配比方案，有望大幅降低AI开发门槛和成本。

马里兰大学和耶鲁大学研究团队提出"混合思维"(Mixture-of-Thought)框架，使大语言模型能够像人类一样通过自然语言、代码和真值表三种互补思维方式进行逻辑推理。这种创新方法在FOLIO和ProofWriter基准测试上比单一思维方式平均提高11.7个百分点的准确率，特别在处理复杂逻辑问题时效果显著。研究表明，多模态思维协同可有效克服自然语言推理中的关键瓶颈，为增强AI逻辑推理能力提供了新路径。

甲骨文云基础设施与xAI达成合作，OCI将为企业客户托管xAI的Grok模型。此次合作使Grok 3等模型可供以数据为中心的客户群进行训练和推理，支持Nvidia和AMD加速器。OCI采用独特的AI策略，专注于企业数据需求，保持模型和工具的不可知论立场，让生态系统合作伙伴专注于提供工具，而OCI确保体验的无摩擦、高性能和安全性。

Google DeepMind CEO 表示，首批由 AI 辅助设计的药物可能于今年开始临床试验。AI 在药物开发中的应用有望大幅缩短研发周期、降低成本。尽管面临数据获取等挑战，但 AI 在药物发现领域的潜力巨大，未来可能实现个性化医疗。

PhishLine 的社交工程仿真和培训平台扩展了梭子鱼防护电邮定向攻击的解决方案

模型上下文协议(MCP)自2024年末由Anthropic推出以来成为AI集成领域热议话题。本文探讨开发者在生产环境中采用MCP时面临的五个核心问题：为何选择MCP而非其他方案、本地与远程部署的权衡、安全性保障、长期投资价值，以及AI协议竞争格局。MCP通过标准化工具集成解决了架构问题，但在多智能体和自主任务处理方面仍有局限。

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率与准确性的双重优化。

Cloudflare 推出"AI 迷宫"新功能，通过向爬虫提供大量无关但真实的 AI 生成内容，来对抗未经授权的 AI 数据抓取。这种方法旨在浪费爬虫的计算资源，而不是简单地阻止它们。该功能可以轻松启用，并将持续优化以应对不断演变的爬虫技术。这代表了网站保护策略的重大转变，也引发了关于 AI 应用的伦理和资源问题的讨论。

12年的高速增长让Veeam位居云数据管理市场前列，并使其成为全球最大的私有软件公司之一

森林保护技术正在改变我们保护全球森林的方式。从基于太空的碳追踪卫星，到能探测烟雾和电锯声的地面物联网传感器，这些高科技工具正助力预防野火、保护生物多样性，并识别非法伐木活动。

在1500多位受访者中，只有12%认为他们所在的企业已做好应对新冠病毒影响的充分准备，而26%的人认为该病毒几乎没有或完全没有影响他们所在的企业。

这篇研究论文介绍了一种名为ConvSearch-R1的创新方法，它彻底改变了对话式搜索中的查询重构方式。由复旦大学等机构研发的这一技术，通过强化学习与推理能力相结合，完全摆脱了对人工标注或大型语言模型的依赖。研究采用两阶段框架：自驱动策略预热解决冷启动问题，检索引导的强化学习则通过精心设计的奖励机制优化查询重写。实验表明，即使使用较小的3B参数模型，ConvSearch-R1也能在TopiOCQA数据集上实现超过10%的性能提升，展示了显著的技术优势和资源效率。

日本奈良先端科学技术大学院大学研究团队提出SeqPE方法，突破传统AI位置编码局限。该方法像教AI"数数"一样处理位置信息，支持任意长度文本和图像处理。通过序列化表示和两个训练辅助器，SeqPE在语言建模、问答和图像分类中显著超越现有方法，为通用AI系统发展奠定重要基础。

这项新泽西理工学院与麻省理工学院合作的研究揭示了语言模型水印技术会降低模型对齐性的隐患。研究者发现水印导致两种行为异常：模型要么变得过于顺从而忽视安全限制（防护减弱），要么变得过度谨慎而拒绝合理请求（防护增强）。针对这一问题，研究团队提出了"对齐重采样"方法，通过从多个水印样本中选择最佳回答，成功恢复了模型对齐性而不损害水印检测效果。实验表明，仅需2-4个样本即可显著改善模型真实性、安全性和有用性，为大语言模型的安全部署提供了实用解决方案。

该项目利用自主研发的 TrustCSI AI Pentest 工具，通过 AI 自动化渗透测试，降低安全测试门槛，减少了专业人才依赖和成本支出，同时有效提升漏洞检测准确度，保障 IT 资产安全。

通过七种方法来提高IT效率以产生持久的影响。

这项研究提出了AnytimeReasoner框架，通过从先验分布采样思考预算，优化大语言模型在任意计算资源下的推理能力。研究团队开发的预算相对策略优化（BRPO）技术引入可验证的密集奖励，提升强化学习效率。实验表明，该方法在各种数学推理任务上显著优于现有技术，为资源受限环境下的AI服务提供了更高效的解决方案。

上海AI实验室联合复旦大学提出MIG方法，通过构建语义标签图和最大化信息增益来自动筛选AI训练数据。该方法能用5%的精选数据达到完整数据集的训练效果，在多项评估中提升1-6%，计算效率比传统方法快100倍以上，为AI训练提供了高效的数据选择解决方案。

VMware（NYSE：VMW）近日发布VMware Tanzu和VMware Aria平台的新功能，支持客户通过云智能的方式在任何云上交付现代化应用。