疫情结束后远程办公又会得到哪些发展？最终可以为人们的生产、生活带来什么样的改变？下面就让我们从远程办公的功能体验开始逐一分析。

Yale大学自然语言处理实验室研发的Table-R1模型突破性地将推理时间缩放技术应用于表格推理任务。研究团队通过两种方法提升模型能力：从DeepSeek-R1模型的推理过程中学习，以及利用可验证奖励进行强化学习。实验表明，即使使用仅有7B参数的模型，Table-R1-Zero也能在13个表格推理基准测试中媲美甚至超越GPT-4.1等大型模型。该研究不仅证明了中小规模模型通过适当训练也能实现出色表现，还为数据分析、科学研究和决策支持系统等实际应用提供了新可能。

比利时蒙斯大学和美国南加州大学联合开发了Social-MAE，这是一个能够同时理解人脸表情和声音情感的AI系统。该系统通过分析8个连续视频帧和音频特征，在VoxCeleb2大型社交数据集上进行自监督学习，在情感识别、笑声检测和性格分析三项任务中均达到了业界最佳水平，为智能教育、医疗诊断、人机交互等领域开辟了新的应用前景。

这篇研究论文提出了一种称为"正交残差更新"的新方法，解决了深度神经网络中标准残差连接的局限性。研究人员发现，在传统残差连接中，模块输出与输入流直接相加可能导致冗余特征学习。他们的创新方法将模块输出分解为平行和正交两个组件，仅保留正交部分进行更新，促使网络学习更丰富的特征表示。在ResNetV2和Vision Transformer等架构上的实验证明，这种简单修改显著提高了模型准确率和训练稳定性，在ImageNet-1k数据集上使ViT-B模型的表现提升了4.3个百分点。

如今进入全面被AI渗透的时代，AI创新将再次重塑云计算的底层能力，并在全球化进程中与云相互赋能、共同成长，推动中国企业实现全球化布局与技术升级的双向奔赴。

黑鲨 4 、黑鲨4 Pro两款新机型正式亮相，作为一款专为玩家量身打造的全新游戏手机，全系搭载“磁动力升降肩键”和“120W极速闪充”成为该系列最大亮点，2499元起售。

上下文腐烂：当百万token成为AI模型的阿喀琉斯之踵

香港中文大学（深圳）团队发布ShareGPT-4o-Image数据集，包含91000个高质量样本，成功训练出开源图像生成模型Janus-4o。该模型不仅在文字生成图像任务上超越前代，更首次实现了图像编辑功能，仅用6小时训练就达到先进水平，为AI图像生成技术的民主化开辟了新路径。

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。

香港大学团队开发的VFMTok技术革新了AI图像生成领域，通过使用预训练视觉基础模型和区域适应性采样策略，仅用256个令牌就实现了超越传统方法的图像生成质量。该技术不仅将生成速度提升3倍，还在ImageNet基准测试中创造了2.07的新纪录，为AI图像生成的实际应用奠定了坚实基础。

这项由北京大学主导、联合多家国际顶尖机构完成的研究，首次系统性地梳理了大语言模型智能体领域的完整技术图谱。研究提出了"构建-协作-进化"的统一框架，深入分析了智能体的技术架构、应用场景和发展挑战，为理解这一前沿技术提供了重要指南，对推动AI智能体技术的健康发展具有重要意义。

月之暗面Kimi K2技术报告：解读万亿参数的智能体模型（含K2与DeepSeek R1对比）

这项研究提出了一种交互式物体感知的图像到音频生成模型，让用户能够针对图像中选定的特定物体生成相应声音。研究团队将物体中心学习整合到条件潜在扩散模型中，通过多模态注意力机制学习图像区域与声音的对应关系。用户可通过分割蒙版选择目标物体，系统会精确生成相关音频。理论分析证明其注意力机制在功能上等同于测试时的分割蒙版，确保了生成音频与选定物体的准确对应。实验表明该模型在声音-物体对齐方面显著优于现有技术，为内容创作、虚拟现实和辅助技术等领域开辟了新可能。

黄仁勋在巴黎GTC上，描绘出一副由AI工厂驱动新工业革命的完整“蓝图”。

Nebius AI研究团队成功开发出基于强化学习的软件工程智能体，能够像经验丰富的程序员一样独立调试代码。该智能体基于Qwen2.5-72B模型训练，通过两阶段策略将SWE-bench Verified基准测试成功率从20%提升至39%，可处理长达13万令牌的复杂交互，在真实GitHub项目中进行多轮调试。研究证明开源模型通过精心设计的强化学习训练策略，无需依赖昂贵专有模型即可达到世界领先性能，为AI编程助手的实用化和普及奠定了重要技术基础。

「“转码”正在成为不那么好找工作的——文史哲、土木、建筑、“四大天坑”生化环材（生化、化学、环境、材料）等专业毕业生们的主动选择。今日推荐后浪研究所（id：youth36kr）一篇文章，程序员依然是高性价比的工作选择。」

清华大学和微软联合开发的LeanK技术通过智能识别AI记忆系统中的重要性模式，实现了70%的内存节省和30%以上的速度提升，同时几乎不影响对话质量。该技术采用两阶段训练方法学习静态重要性分布，可与其他优化方法组合使用，为长对话AI的普及应用奠定了基础。

阿里巴巴集团和同义实验室的研究团队推出了WebDancer，这是一种能够在网络上自主搜索信息并回答复杂问题的智能体系统。研究团队提出了一个四阶段构建框架，包括数据合成、轨迹采样、监督微调和强化学习。他们创新性地开发了CRAWLQA和E2HQA两种方法来生成高质量训练数据，并采用ReAct框架使智能体能够交替进行思考和行动。实验结果表明，WebDancer在GAIA和WebWalkerQA等基准测试中表现优异，甚至在某些情况下超越了GPT-4o，证明了该方法在构建自主信息搜索智能体方面的有效性。

德国的百年老店不少，但至今仍然骄傲地以家族企业形象示人的不多，德国“工业巨鳄”博世集团便是其中之一。

MBZUAI和澳大利亚国立大学的研究团队开发了CASS，这是首个大规模跨架构GPU代码转译系统，实现了Nvidia和AMD之间的源代码和汇编级代码转换。该项目包含7万对验证代码对，展示了源代码转换95%和汇编转换37.5%的准确率，远超GPT-4o等商业基准。CASS生成的代码在85%以上的测试中保持了与原生代码相当的性能，并通过CASS-Bench提供严格的评估基准。所有资源已开源，为GPU代码可移植性开辟了新途径。