阿里巴巴研究团队开发的Omni-Effects系统，通过创新的专家架构和空间感知技术，首次实现了AI系统同时制作多种视觉特效并精确控制其位置的能力。该系统包含55种特效类型，在测试中达到97%的特效生成准确率和88%的空间控制精度，大幅降低了专业特效制作的技术门槛，为影视制作、教育、营销等领域提供了强大的创作工具。

研究团队推出开源AI搜索框架ODS，在复杂推理任务中准确率达75.3%，超越GPT-4o搜索版近10个百分点。该框架采用双核心架构设计，包含智能搜索工具和推理代理两个组件，能够理解问题、主动搜集信息并进行多步推理。ODS完全开源且支持插件化配置，打破了AI搜索技术垄断，为技术民主化开创新局面。

同时这也并非铠侠第一次通过软件定义存储认证，作为NAND闪存技术发明者，铠侠一直积极推动存储技术发展，并积极适配用户的应用需求。在多年的应用和适配中，铠侠旗下已经有将近300款企业级和数据中心级SSD通过相关认证，可满足不同场景的虚拟化软件定义存储需求。

宾夕法尼亚大学研究团队开发了PhysCtrl系统，能从单张照片生成符合真实物理定律的视频。该系统通过学习55万个物理仿真数据，结合空间-时间注意力机制和物理约束，准确预测不同材质物体在外力作用下的运动轨迹，解决了传统AI视频生成中物理不合理的问题，在多项评估中显著优于现有方法。

我们正处在一个令人激动的机器学习被大规模采用的转折点上，我们也相信生成式AI将会重塑大量客户体验和应用程序。

“行走江湖靠的就是信用二字”，古人所言一点不假。今天，信用已经影响到了我们生活的方方面面：骑共享单车不交押金？只要你的信用分够高；高铁“占座男”被列入“失信黑名单”了，大快人心！

企业数字化转型暗含哪些陷阱？线上营销是不是在为平台打工？线上宣传会不会流量高到触目，转化率低到惊心？2021懂云帝继续为企业数字化转型趟地雷。

甲骨文公司宣布在其Fusion云应用套件中推出40多个预构建AI代理，覆盖营销、销售、服务和供应链等功能。这些代理运行在甲骨文云基础设施上，原生集成于Fusion应用中且无需额外费用。新代理旨在将传统缓慢的业务流程转变为自动化工作流，可在极少人工监督下提供洞察并执行操作，帮助企业提升效率。

至顶网等媒体走进戴尔科技集团在上海的Center of Excellence，Excellence意为卓越和杰出。是一个公司的核心部门。但是中文翻译过来是中国研发中心，听起来就比较低调。

从游戏引擎这个梦开始的地方，到更多应用落地的广阔天地，看Unity是如何炼成的。

香港浸会大学等机构联合开发的AdamMeme框架，通过多AI智能体协作，能够动态生成个性化测试样本来评估AI模型理解网络表情包恶意内容的能力。该框架突破了传统静态评估的局限，针对每个模型的弱点进行深度探测，实验显示即使是GPT-4o等顶级模型也存在认知盲点，为AI安全评估提供了新思路。

腾讯微信AI团队开发的ComoRAG系统通过模仿人脑认知机制，让AI具备了动态记忆和循环推理能力，在长文本理解任务上相比传统方法准确率提升高达11%。该系统采用三层知识组织结构和五步认知循环过程，能够像侦探破案一样主动探索线索、整合信息、构建完整推理链条，特别在处理复杂叙事推理问题时表现优异，标志着AI从信息检索工具向智能推理伙伴的重要转变。

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。

麻省理工学院研究团队开发出革命性AI技术，能够仅通过分析音频信号就准确推断出说话者所处的三维空间环境。该技术利用声音在不同空间中的独特传播特征，让AI系统像声学侦探一样重建完整的空间几何信息。在测试中，系统的空间尺寸预测精度达95%以上，声学特性匹配度超90%。这项创新为智能家居、虚拟现实、音频制作等领域带来广阔应用前景，有望让未来的智能设备真正理解和适应人类的生活环境。

清华大学与上海人工智能实验室联合开展的这项研究发现，即使是最先进的AI模型如DeepSeek-R1，在同时处理多个问题时性能也会显著下降。研究团队开发了REST压力测试框架，通过对34个大型推理模型的测试，揭示了AI在多任务处理中的"问题遗漏"、"思维过度"等典型错误模式，为AI评测和开发提供了新的视角和方法。

公司CIO Jagdip Kumar为供应商提供了可见性与备件可追溯支持，借此实现了企业、供应商和客户共赢的局面。

MIT研究人员开发出自适应语言模型(SEAL)框架，让大型语言模型能够持续学习并通过更新自身内部参数进行适应。SEAL教会模型生成自己的训练数据和更新指令，永久吸收新知识并掌握新任务。该框架采用双循环系统和强化学习算法，让模型学会创建个性化学习指南。在知识整合测试中准确率达47%，在少样本学习中成功率达72.5%。这对企业AI应用具有重要意义，特别适用于动态环境中的AI智能体，但仍存在灾难性遗忘等局限性。

经历过Hadoop大起大落的Cloudera还会有一个怎样的未来？

上海创新院研究团队构建了TexVerse——包含超85万个高分辨率3D模型的大规模数据集，其中15万个配备PBR材质。该数据集解决了现有3D数据集纹理质量不足的问题，为高分辨率纹理生成、游戏开发、电影制作和元宇宙建设提供了重要基础资源，将推动3D内容创作技术的重大突破。

最近，DeepMind的研究人员在一篇论文中，解释了他们如何通过逐一删除单个神经元的方式去理解和判断神经网络的性能。