多年来，每当提及环境、社会和治理 (ESG) 举措时，大众总会将目光投向企业领导人，期待其展示具体进展。

北京交通大学研究团队在2024年NeurIPS会议上发表突破性研究，提出概率鲁棒性理论框架解决AI模型在现实部署中的性能不稳定问题。该方法通过优化训练过程让AI学习数据本质特征而非表面现象，显著提升模型在环境变化下的稳定性，为医疗、自动驾驶等关键应用提供更可靠的AI解决方案。

这项由伦敦国王学院领导的研究针对大语言模型处理长文档时的效率问题，提出了ComprExIT压缩框架。该方法通过构建明确的信息传输机制，避免了传统方法中信息逐层覆盖和资源分配不协调的问题。实验表明，ComprExIT在保持仅1%参数增量的情况下，全面超越现有压缩方法，甚至能匹敌未压缩模型的性能，为大语言模型的高效部署提供了新思路。

DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计，仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型，挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术，大幅提升内存效率和计算性能，为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。

复旦大学团队开发的AgentGym-RL框架通过渐进式训练让AI智能体学会长期规划和多步决策。该框架提供五种训练环境，配合ScalingInter-RL方法从简单任务开始逐步增加复杂度。实验显示70亿参数模型性能提升33.65个百分点，在27个任务中匹敌甚至超越千亿参数的商业模型如OpenAI o3和Gemini-2.5-Pro，为AI智能体训练开辟了新路径。

市面上能找到的宽温固态硬盘储存方案有很多，但不意味着每一种方案都合适，以及真正可靠。

在资源有限、客户期望高涨和新技术快速涌现的环境下，IT领导者需要以更少资源实现更大影响。本文介绍四个核心策略：消除浪费、简化工作流程、标准化运营模式和有目的地应用自动化。通过重新评估软件许可、闲置基础设施和定制解决方案来消除浪费；将复杂流程文档简化为一页摘要；建立标准化运营模式提高团队协作效率；战略性地实施自动化解决关键瓶颈。这些策略能够在不增加人员或预算的情况下扩展IT能力，改善服务质量，并与业务目标保持一致。

VMware合作伙伴解决方案工程部（Partner Solutions Engineering）推出了Project Acadia。该项目将帮助我们与合作伙伴共同创新，创造出一个可持续扩展的多云、多合作伙伴解决方案。

源组件是软件供应链重要组成部分。大部分软件应用开发会使用到开源组件，与开源软件相关的依赖关系极其复杂。当然使用开源组件虽然能够提高开发人员的效率，但不意味着软件供应链更加安全。

随着智能产业发展，给企业带来技术支撑的同时，也给消费者带来了更多想象空间，多种产品的出现和产品性能的提升极大地满足了消费者在衣、食、住、行、娱的需求，给消费者带来了更加极致的购买体验。

对采用AI技术保持审慎和深思熟虑的态度。

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出轻量级语音合成系统LLMVoX，仅用3000万参数就能让任何大语言模型获得流式语音输出能力。该系统实现475毫秒超低延迟，词错误率仅3.7%，支持多语言扩展，可与视觉语言模型集成，为AI语音交互提供了"即插即用"的革命性解决方案。

中科大研究团队针对新兴MCP协议环境开发了首个专业AI评估基准MCP-AgentBench，包含33个服务器188种工具和600道测试题目。研究发现开源模型表现优异，通义千问达到64.7%最高得分超越专有模型，揭示了交互框架对性能的关键影响，为AI工具使用能力评估建立了新标准。

普渡大学研究团队首次提出AI模型免疫技术，通过条件数理论让模型能够抵抗恶意训练。该方法在保持正常功能的同时，显著增加恶意微调的难度，实验显示免疫效果可达40倍以上。这项突破性研究为AI安全提供了"预防胜于治疗"的新思路，开创了模型免疫这一全新技术方向。

上海人工智能实验室联合多家机构提出SeC视频分割技术，通过大型视觉语言模型构建物体概念表示，突破传统像素匹配局限。该技术在复杂场景变化中表现卓越，比SAM 2.1平均提升11.8分，并构建了专门的SeCVOS测试集验证效果，为视频编辑、自动驾驶等应用带来新突破。

日前，全国煤炭行业首个科研创新人工智能计算中心在山西落成，它将给山西的煤矿行业带来什么样的变革？

谷歌联合康奈尔大学等机构的研究团队开发出革命性的"文本到文本回归"方法，让AI直接阅读系统日志预测性能，在谷歌Borg集群上达到0.99的预测准确率，比传统方法精确100倍，将预测时间从18小时缩短至几秒钟。

这篇研究介绍了Meta公司开发的J1系统，这是一种通过强化学习训练大语言模型进行评判的创新方法。J1将可验证和不可验证的提示转换为具有可验证奖励的判断任务，从而鼓励模型在做出决策前先进行思考。研究表明，J1在8B和70B参数规模下都超越了同等规模的现有模型，甚至在某些测试中超过了更大的模型如o1-mini和DeepSeek-R1。这种方法的核心创新在于不仅优化最终判断，还优化思考过程本身，使模型学会制定评估标准、生成参考答案并重新评估回答的正确性。

Meta团队开发出CLUE系统，这是一种无需人工标注数据就能判断图像安全问题的AI方法。该系统通过将主观安全规则客观化、智能筛选相关规则、分解复杂条件、消除判断偏见等创新技术，在测试中达到95.9%召回率和94.8%准确率，显著超越传统方法。这项突破为内容平台提供了高效灵活的安全检测工具，有望改变网络内容审核的现状。

平衡AI投资风险和回报