AI科技正被应用于诸多复杂问题，其中自然也包括塑料污染。通过对多位科学家和初创企业创始人的采访，外媒InformationWeek整理了塑料垃圾治理工作中的艰难挑战，同时也了解到各方如何在这场抗争当中运用AI科技。

新加坡国家大学研究团队开发了MACT多智能体协作框架，通过四个专门化AI智能体的分工合作，在文档理解和问答任务上超越了许多大规模单体模型。该系统创新性地采用独立判断智能体进行质量控制，结合混合奖励机制和个性化测试时扩展策略，在15个基准测试中的13个获得最佳表现，为AI协作系统设计提供了新思路。

伊利诺伊大学研究团队开发的Search-R1系统让AI学会了像人类一样边思考边搜索的能力。通过强化学习，AI能够主动决定何时搜索外部信息、如何整合搜索结果进行推理。该系统在七个问答数据集上平均提升20-24%的准确率，代表了从封闭知识系统向开放学习系统的重要转变，为构建更智能的AI助手奠定了基础。

9月19日，以“Hello 5G 赋能未来”为主题的第十一届天翼智能生态博览会在广州盛大开幕。在第十一届天翼智能生态产业高峰论坛上，Qualcomm中国区董事长孟樸发表题为《5G赋能 共建未来》的主题演讲...

中国人民大学联合北京智源人工智能研究院推出WebThinker框架，首次实现AI在推理过程中自主搜索网络、深度探索网页并撰写研究报告。该系统突破传统AI知识局限，具备类似人类研究员的主动信息获取能力，在多项复杂推理和报告生成任务中显著超越现有方法，为AI应用开辟新方向。

这项由中国人民大学、百度和卡内基梅隆大学合作的研究开发出ReasonRank系统，通过创新的数据合成和两阶段训练方法，让AI具备了真正的推理能力进行文本排序。该系统在复杂推理任务中比现有最强系统高出3-5个百分点，同时运行速度提升2-2.7倍，为推理式信息检索开辟了新方向。

希伯来大学与Meta联合研究对比了文本生成音乐领域的两大主流技术：自回归（AR）与流匹配（FM）。研究在相同条件下训练模型，全面测试音质、控制精度、编辑能力、运算效率等方面。结果显示AR在音质和精确控制方面略胜一筹，FM在音乐编辑和资源效率方面表现更佳。这为AI音乐生成技术选择提供了重要指导。

从业者希望通过数字孪生改善运营态势、增强产品供应、交付更佳的业务价值，AWS开发出一套框架，帮助他们理解自身用例并实现商业价值。

弱智吧的数据真的这么厉害吗？持着好奇和怀疑的态度，我们仔细阅读了这篇论文，「弱智吧的数据碾压其他数据」这个结论有待深入讨论和探索。我们提出以下几个疑问：

有AI的地方，就是一个江湖。

当红齐天集团“XR+科幻地标、XR+文化国漫、XR+体育电竞、XR+文博科普、XR+夜游光影秀、XR+爱国主义教育、XR+沉浸互动游、XR+科技秀演、XR+AI元宇宙”九大业态“与四大平台”战略重磅发布，

尽管全球疫情蔓延，但不乏有在此期间能够持续全速推进数字化进程的企业组织。对这些企业组织进行分析不难发现，成功的数字化转型往往需要来自高管层的支持，与业务部门进行持续的沟通，以及财务方面的承诺。

上海交通大学等机构联合开发了HyCodePolicy机器人系统，让机器人首次具备"自我反思"学习能力。该系统通过视觉观察和程序监控双重诊断，能让机器人自动分析失败原因并改进策略。实验显示任务成功率从47.4%提升至71.3%，学习效率显著提高。这项技术将广泛应用于制造业、服务机器人等领域，标志着机器人从被动执行向主动学习的重要转变。

传统的边界防护手段存在很多局限性，已无法满足新形势下的网络安全需求。

要从各大Linux发行版当中找出最佳选项，我们需要如何考量？

DINO-R1是博世与德州农工大学研究团队开发的创新视觉基础模型，首次将强化学习应用于增强视觉模型的推理能力。该模型通过群组相对查询优化(GRQO)技术，解决了视觉提示检测中高方差问题，实现对多样化视觉示例的有效理解。DINO-R1引入查询级相对奖励和KL散度正则化，提供更密集的监督信号并稳定训练过程。在COCO、LVIS和ODinW等多个数据集上的实验表明，该模型显著优于传统监督微调方法，在开放词汇和封闭集视觉提示场景中均展现出强大的泛化能力。

由阿里巴巴钱文团队与浙江大学合作的研究提出了"并联缩放"(ParScale)方法，一种全新的大语言模型能力提升策略。不同于增加参数或延长推理时间的传统方法，ParScale通过多路并行计算来提升模型性能：它使模型同时从多个角度处理同一输入，再智能整合结果。研究表明，P倍并行计算相当于增加O(log P)倍参数，但内存和延迟开销显著降低。对于1.6B参数模型，8路并行可节省22倍内存增长和6倍延迟增长。更重要的是，此方法可应用于现有模型，通过少量数据的后训练即可实现性能提升，为资源受限场景下部署强大AI提供新思路。

苏黎世联邦理工学院研究团队开发出首个多摄像头3D点追踪系统MVTracker，只需4个摄像头即可在三维空间中精确追踪任意点的运动轨迹，追踪精度达2-3厘米。该系统通过创新的点云融合技术和变换器架构，能处理复杂遮挡场景并适应不同质量的深度信息，实现了7.2帧每秒的准实时处理速度，为机器人技术、增强现实等领域带来重要突破。

这项由以色列理工学院等机构完成的研究提出了SingLoRA方法，用单一矩阵替代传统LoRA的双矩阵设计，解决了AI模型微调中的稳定性问题。该方法在保持性能的同时将参数量减少一半，在语言理解和图像生成任务中都表现出色，为大模型的高效适应提供了新的解决思路。

被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三体科技团队经过长期的研发攻关在柔性制造技术领域已取得了突破性进展，特别是在柔性制造技术难度最大的鞋服无人制造领域取得了领先国际同行的颠覆性成果。