上海AI实验室发布的P1-VL是首个能够真正"看懂"物理图像并进行科学推理的开源AI系统。该模型在13场国际物理奥赛中获得12枚金牌，成为开源视觉语言模型的重大突破。P1-VL通过创新的课程式强化学习和多模态融合技术，能够从图像中提取关键物理信息并结合理论知识解题，为AI在科学教育和研究领域的应用开辟了新路径。

服务器，我们将它视为现代数据中心的基石，无论是当下热门的AI/ML/DL还是区块链等，都与计算紧密相连。

英特尔在这两年对于半导体技术的宣传仍然不遗余力：无论是半导体制造展望1-2年后的Intel 18A工艺，还是先进封装hybrid bonding互联间距缩减至3μm的未来技术

惊现拥有5种思考模式的多模态模型！快手开源Kwai Keye-VL模型

SCENEWEAVER是清华大学和智源研究院联合开发的突破性AI室内设计系统，能够仅通过自然语言描述自动生成完整的三维房间场景。该系统采用多工具整合和自反思规划机制，模仿专业设计师的工作流程，在视觉真实性、物理合理性和功能完整性方面均显著超越传统方法，为AI辅助创意设计开启了新的可能性。

斯坦福大学研究团队通过分析超过50000张公开照片，发现商业人脸识别系统能够从普通照片中推断出年龄、性别、种族、职业等大量个人隐私信息，准确率高达95%。研究揭示了不同人群面临的差异化隐私风险，并提出了技术保护、法律规范、个人防护等多层面的应对策略。这项发表于《自然·机器智能》的研究为数字时代的隐私保护提供了重要参考。

中央佛罗里达大学开发的TLB-VFI技术通过在像素空间和潜在空间同时提取时间信息，解决了视频帧插值中的关键问题。该技术使用布朗桥扩散和3D小波变换等创新方法，相比现有方法参数减少3倍、速度提升2.3倍，在最具挑战性测试中性能提升约20%，为视频处理领域带来重要突破。

这篇文章介绍了北京人工智能研究院开发的OmniGen2模型，一个能够同时处理文字转图像、图像编辑和情境生成的全能AI系统。该模型采用双轨制架构，分别处理文本和图像任务，并具备独特的自我反思机制，能够自动检查和改进生成结果。研究团队还开发了专门的数据构建流程和OmniContext评测基准，展现了开源模型的强大潜力。

想象一下，如果传统AI模型是一辆可以载你去任何地方的汽车，那么这些新的"思维模型"就像是既能当汽车用，又可以变身为越野车的变形金刚。在平坦道路上，它们像普通汽车一样高效运行；遇到复杂地形，它们就能切换到更强大的思维模式，慢慢思考并解决困难问题。英伟达的这项技术突破正是要让这种转换变得更加自然、高效。

近日，InfoQ 对全球开源软件巨头 SUSE 首席技术与产品官 Thomas Di Giacomo 博士进行了专访，围绕操作系统的持续演进、Linux 发展、开源、SUSE 的实践经验与产品技术战略等话题，Thomas Di Giacomo 博士分享了自己的洞察与见解。

德国比勒费尔德大学研究团队开发出能通过照片预测剩余寿命的AI系统，平均误差仅4.79年，准确度超越传统生物标记物检测。该技术基于DINOv2视觉模型和不确定性量化方法，在5672张高质量照片上训练。虽然展现了图像中隐藏医学信息的巨大潜力，但研究团队强调目前不适合临床应用，需要解决数据偏差、伦理考量等挑战。这项研究为非侵入性健康筛查开辟了新方向。

人与人之间的交流，有时距离会产生美，但对做生意而言，距离往往只能产生更高的成本。

第四次农业革命即将到来。包括物联网（IoT）部署（即用于收集和传输数据的数字化设备）以及AI在内的技术进步，正将效率推向新的顶点，并有望再次从根本上改变人类宰治整个地球的具体方式。

电子科技大学研究团队突破性发现：仅使用不到10%的精选训练数据，就能让多模态AI的推理能力超越传统全数据训练方法，同时缩短40%训练时间。他们开发的RAP数据选择框架通过因果差异分析和注意力评估，精准识别能激发AI真正多模态推理的"认知样本"，颠覆了"大数据必然更好"的传统观念，为AI训练开辟了质量优先的新路径。

达姆施塔特工业大学研究团队开发的GoodVibe框架，通过精确识别AI模型中的"安全神经元"并进行针对性训练，让AI编程助手能在无明确安全要求下自动生成更安全的代码。该方法仅需训练模型0.03%的参数，就将安全代码生成率提升2.5倍，同时降低70%训练成本，为AI辅助编程的安全问题提供了创新解决方案。

北京时间5月21日，百度发布2025年第一季度财报，并召开了投资者电话会议，百度Q1总营收达325亿元，百度核心营收255亿元，同比增长7%。但真正引人注目的是百度智能云同比增长42%的强劲表现，以及归属百度核心净利润76.33亿元，同比增长48%的亮眼成绩。这些数字背后，折射出百度AI-first战略的初步成效。李彦宏在会上明确表示："我们相信，AI-first战略使我们能保持领先地位，在AI时代抓住长期增长机会。"这不仅是对过去一年战略执行的总结，更是对未来发展方向的坚定表态。

马普所团队提出POET训练法，通过正交变换重新参数化神经网络权重，在保持频谱特性稳定的同时实现高效训练。该方法仅用传统方法十分之一的参数就能获得更好性能，在13亿参数模型上验证困惑度从14.73降至13.70。POET展现独特的三阶段学习动态，并提供了坚实的理论保证，为大模型训练的参数效率和稳定性带来突破性进展。

在漫长的职业生涯中，McKeown一直倡导让网络设计适应英特尔的计算引擎与网络引擎。只有保证了这个前提，才能让研发工作顺风顺水、最终成果匹配需求。

今天我们先来探讨一下2019年科技和产业创新的新趋势。

上海人工智能实验室联合多个机构发布了名为Sekai的全球首个世界探索视频数据集，包含超过5000小时来自101个国家750个城市的第一人称视角视频。数据集配备位置、天气、场景等丰富标注，并基于此训练了YUME交互式世界探索模型，用户可通过键盘鼠标控制虚拟世界漫游，为虚拟旅游、教育、游戏等领域开辟新应用前景。