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。

Utrecht大学研究团队开发出让AI具备"换位思考"能力的创新技术，通过情境学习和标签分布学习两种方法，使AI系统能够理解和模拟不同人的思维模式与判断习惯。该技术在LeWiDi-2025国际竞赛中获得第二名，为开发更人性化的AI系统提供了新路径。

有没有发现，在三大领域里我们最不了解的就是存储？我们每天都在PC、手机、云端应用着存储，但对于中国存储的发展现状与挑战，绝大多数人一无所知。

想象一下，传统的AI评判系统就像是一位只会给出"好"或"不好"评分的艺术评审，而不告诉你为什么这样评价。而这项新研究开发的系统则像是一位能够清晰解释每个评分背后详细思考过程的资深艺术鉴赏家，不仅能告诉你哪个作品更好，还能一步步分析为什么这样认为。

第九届中国（天津滨海）国际生态城市论坛暨2018中国国际数字经济创新峰会于9月7日-8日在天津举行，广联达研究院副院长孙晓亭出席大会，并做了题为《"新设计 新建造 新运维"——拥抱建筑产业数字化变革》的演讲。

云数据库的出现，赋予了企业充分的弹性力和创新力。

加密货币缺乏实际作用。区块链解决方案在实际效果上也不及所要替代的传统技术。

杜克大学研究团队开发了MOG-DFM技术，这是首个能够同时优化生物分子多种特性的AI系统。该方法成功解决了传统药物设计中"顾此失彼"的难题，能够设计出既安全又有效的治疗性分子。实验证明，MOG-DFM在肽类药物和DNA序列设计中都表现优异，有望显著加速药物发现进程并推动个性化医疗发展。

InfiX.ai和香港理工大学联合发布的InfiAlign框架，通过多维数据筛选和两阶段课程学习，仅用12%训练数据就达到顶级模型性能。该框架发现回答长度与问题难度正相关，创新性地用长度作为难度指标，结合多样性采样和质量过滤，实现了数据效率的巨大提升。在数学推理等任务中表现优异，为资源有限的机构提供了经济高效的AI模型训练方案。

「 临近年终，人们望眼欲穿的年终奖陆续发放，在经济寒冬下，年终奖毫无意外打了骨折。更惨的是那些拿不到年终奖，却拿到裁员大礼包的人。今日推荐 直面派（ ID :faceurhart ) 一篇文章，N+后面的数字，决定着打工人的喜与悲。」

在传统的存储模型中，数据一般存储在硬盘和固态硬盘上，在需要进行数据分析的时候，将其传输到外部的计算设备，通常是服务器。计算存储能在数据所在的存储盘上进行数据计算处理，进而直接从数据中生成洞察力和价值，以释放更多数据的潜能。

沃尔玛CIO Johnson认为，IT部门当前的工作重点是借助AI为IT建立产品模型，完善不同产品领域的端到端服务，并提升一部分产品的过程自动化功能。为此，在他上任后第一时间整合了内部技术和共享服务团队，为业务流程提供所需的技术和服务支持。

MiniCPM-V 4.5是由清华大学等机构开发的高效多模态AI模型，仅用80亿参数就超越了720亿参数的竞争对手。该模型创新性地采用统一3D重采样器，视频处理效率提升12-24倍；首创文档直接学习方法，无需外部解析工具；实现双模式推理，既能快速回应又能深度思考。在多项基准测试中表现优异，显著降低了AI技术门槛。

用友新年伊始就开始了从区域优先到行业优先的组织架构大调整。

重庆大学团队提出MHIM-MIL框架，通过"屏蔽困难实例挖掘"策略解决传统医学AI过度依赖简单特征的问题。该方法采用"老师-学生"协作机制，强制AI学习困难病例，在癌症诊断等多个医学任务中显著超越现有方法，同时大幅提升计算效率，为医学AI实际应用提供重要突破。

UCloud科创板独立上市创造了多个第一，这一方面是科创板为其提供了制度保障，另一方面也是UCloud自身的强大实力，真可谓是“天时地利人和”。期待上市后的UCloud“一路飘红”，为中国云计算市场的发展贡献自己的力量。

从整个市场来看，可以说是“一方有难，八方来袭”。

蚂蚁集团研究团队推出Agentar-Fin-R1金融专用AI模型，首次实现了金融专业知识与强推理能力的完美结合。该模型在保持通用推理能力的同时，在金融专业任务上取得突破性表现，并通过创新的三重保险体系确保高风险金融场景下的可靠性和合规性，为金融AI的专业化发展开辟了全新路径。

苹果公司发布突破性AI模型Manzano，首次实现单一模型同时具备图像理解和生成能力。该模型采用创新的混合视觉标记器设计，通过统一的语义空间有效解决了传统多模态模型中理解与生成任务的冲突问题。在多项基准测试中，Manzano不仅达到了专门化模型的性能水平，还展现出优异的规模化效应和实用性。

从整个市场来看，可以说是“一方有难，八方来袭”。