一加中国区总裁李杰表示：“一加 12 将所有用户高频使用场景的体验均做到极致，产品力超越了所有骁龙 8Gen3 的旗舰 Pro 版，真正实现了「一部，即全部」，是一加十周年送给用户最好的礼物。”

要转移到新的宿主物种身上，病原体必须具备一定的适应能力。COVID-19疫情的大范围流行，是不是也受到相应的影响？

云计算已经发展到新的阶段，而OpenStack以及背后的基金会也在积极求变，在顺应技术变化和客户需求方面进行了卓有成效的探索。展望下一个十年，OpenStack的发展值得期待。

香港科技大学研究团队开发出突破性的混合辐射场技术，成功解决了3D渲染中内存占用过大的难题。该技术巧妙结合神经网络智能和3D高斯溅射效率，将模型大小减少20倍以上，同时保持高质量图像效果和实时渲染速度。通过双重神经网络分别处理几何和外观信息，配合创新的混合渲染流程，为虚拟现实、游戏开发等领域带来革命性改进。

中央民族大学徐桂先团队创建了首个专门用于中国少数民族语言新闻标题生成的大规模数据集CMHG，包含藏语10万条、维吾尔语和蒙古语各5万条高质量数据。该数据集通过严格的母语使用者评估体系确保质量，并在多个先进模型上验证了有效性，为解决少数民族语言AI技术资源稀缺问题提供了重要基础，现已在Hugging Face平台开放共享。

哥伦比亚大学研究团队通过精巧实验发现，经济稀缺性会像"认知病毒"一样占用大脑资源，导致注意力、工作记忆和认知灵活性下降，使人们更易做出短视决策。研究开发了注意力训练、认知重构等有效干预方法，并在就业援助、教育、医疗等领域成功应用，为重新理解贫困本质、设计认知友好政策提供了科学依据。

NPU和异构计算扛起“AI PC时刻”的大旗？

阿里巴巴研究团队开发了Marco-Voice多功能语音合成系统，能够同时实现高质量的声音克隆和情感控制。通过创新的旋转情感嵌入和说话人-情感分离技术，系统可以独立调节声音身份和情感表达。团队还构建了包含10小时中文情感语音的CSEMOTIONS数据集。实验表明Marco-Voice在语音清晰度、说话人相似度和情感表达方面都显著超越现有系统，为虚拟助手、内容创作和教育技术等领域提供了强大工具。

这篇研究论文《段级策略优化》提出了一种介于词元级和轨迹级之间的新型强化学习框架SPO，用于提升大语言模型的推理能力。研究者将生成序列划分为连续段落，并在段级粒度上估计优势，实现了更精确的信用分配和更准确的优势估计。SPO框架包含灵活段落划分、基于蒙特卡洛的段落优势估计和段落优势策略优化三个核心组件。研究团队基于此框架设计了SPO-chain和SPO-tree两个特定实例，分别针对短链思维和长链思维场景。

谷歌DeepMind研究团队提出Mind Evolution算法，让AI像生物进化一样通过多候选方案的相互学习和改进来解决复杂规划问题。该方法在旅行规划任务中成功率从传统的5.6%提升至95.6%，甚至可达100%。研究创新性地将进化算法引入自然语言推理，无需问题形式化，仅需评估函数即可自动优化解决方案，为AI推理开辟了全新范式。

清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术，让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩，性能反超传统方法1.7%，为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。

这篇论文比较了AI辅助软件开发中的两种新兴范式："直觉式编码"(Vibe Coding)和"智能体编码"(Agentic Coding)。Cornell大学研究团队的综述揭示了两种方法的根本区别：直觉式编码强调开发者与AI的对话式交互和创意探索，而智能体编码实现了自主软件开发，能独立执行复杂任务。研究探讨了这两种范式的概念基础、技术架构、应用场景和未来发展路线图，指出它们并非对立，而是可以在软件开发生命周期的不同阶段互补，形成统一的人机协作模式。

香港大学团队联合快手科技发布的这项交互式生成视频技术综述，展示了AI如何实时创造虚拟世界的革命性能力。该技术通过五大模块协同工作，让AI能够根据用户操作实时生成独特的游戏场景，在游戏、机器人训练和自动驾驶等领域展现出巨大应用潜力，有望重塑我们的数字体验方式。

微软研究院开发的EMPO?框架通过模拟侦探积累案例经验的方式，让AI智能体学会真正的探索能力。该方法巧妙结合记忆辅助和参数学习，使AI能够从依赖外部提示逐渐转向独立判断。在科学实验和网购任务中，性能分别提升128.6%和11.3%，展现出卓越的适应性和泛化能力，为AI发展开辟了新路径。

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。

本周，OpenAI GPT-4、百度 文心一言等AI预训练大模型相继发布。

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。

这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环"，并据此开发了GAPT算法，在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善，在算术泛化任务中提升35%，为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。

中科院团队开发的EAGLE框架首次实现了对多模态大语言模型决策过程的精确解释，能够揭示AI在生成文字时关注的图片区域，并区分其依赖视觉证据还是语言先验。该方法在准确性上比现有技术提升20%以上，计算资源需求减少80%，在幻觉检测和纠正方面表现卓越，为构建更可信的AI系统提供了重要工具。

这项由北京航空航天大学与东京大学、StepFun公司合作的研究提出了DropAnSH-GS方法，通过创新的锚点丢弃策略和球面谐波渐进学习，有效解决了3D高斯投射技术在稀疏视角条件下的过拟合问题。该方法不仅显著提升了重建质量，还支持模型压缩，具有广泛的兼容性和实用价值。