这项由北卡罗来纳大学与Snowflake合作的研究提出了Agent World Model（AWM）系统，首次实现了大规模可执行环境的自动生成。该系统能够自动创建1000个多样化的虚拟训练环境，每个环境平均包含35个工具，为AI智能体的工具使用训练提供了前所未有的规模和质量保障，实验证明在虚拟环境中训练的智能体能够很好地泛化到真实任务中。

摩根士丹利研究团队开发了专门掌握Q编程语言的AI模型QQwen，通过创新的三阶段训练方法（预训练、监督学习、强化学习），让开源AI模型在Q语言编程测试中达到59%准确率，超越GPT-4.1等商业模型。研究团队完全开源了模型、数据和训练代码，为AI专业化训练提供了可复制的成功范式，证明了中等规模开源模型通过针对性训练可以在特定领域超越大型商业模型的表现。

这是一项由NAVER AI Lab、韩国科学技术院和首尔大学联合完成的突破性研究，提出了通过跨模态注意力注入技术同时生成新视角图像和对齐几何结构的方法。该技术基于扭曲与修补思路，使用双并行扩散网络处理图像和几何，通过创新的注意力共享机制确保两种模态完美对齐，克服了传统方法需要大量标定图像或无法外推的局限性，在多个数据集上验证了其在外推场景下的卓越性能，为VR/AR、游戏开发等领域开辟了新的应用可能。

最近，在至顶传媒组织的一场市场圈培训活动上，侯明娟详细阐述了《新基建之5G带来的营销机会》，分享了营销的心得体会。

「 在过往采访中，我经常会从国内程序员口中听到“硅谷”这个词，有人羡慕硅谷程序员的高工资，将湾区程序员描述成开着保时捷的精英模样。有人将硅谷作为国内事业达到天花板后，事业再上一步的归宿。有人将硅谷视为IT人心中的圣地，那里充满自由与创新。」

英国杜伦大学等研究团队首次系统性证明，人工智能可通过键盘敲击声音以99%准确率破解用户输入内容。该研究揭示了声学侧信道攻击的现实威胁，攻击者可利用智能手机、会议软件等常见设备实施远程窃听，传统安全防护对此几乎无效。研究提出了包括环境噪音掩盖、虚拟键盘使用、设备权限管理等多层防护策略，为数字时代的隐私保护提供了重要警示和解决方案。

腾讯优图实验室提出SPEAR方法，通过建立AI"成功经验库"和渐进式探索策略，解决智能体训练中的探索-利用平衡难题。该方法在虚拟环境、网购模拟和数学解题等任务中显著提升AI表现，仅增加10%-25%计算开销却带来高达20%的性能改进，为AI智能体实用化部署提供重要技术突破。

ByteDance研究团队通过WideSearch基准测试发现，当前最先进的AI搜索代理在大规模信息收集任务上表现极差，成功率普遍低于5%。研究揭示了AI在任务规划、反思调整、证据验证和知识幻觉等方面的根本缺陷，为未来发展多代理协作系统和改进AI搜索能力提供了重要指导。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。

莫斯科研究团队开发了基于自信心的AI训练新方法RLSC，让AI模型通过分析自己回答的可信度来自我改进，无需外部标注数据。该方法仅用16个样本和20个训练步骤，就让数学AI模型在多项测试中准确率提升13-22个百分点，同时大幅降低了计算成本，为AI训练提供了高效实用的新思路。

研究团队推出开源AI搜索框架ODS，在复杂推理任务中准确率达75.3%，超越GPT-4o搜索版近10个百分点。该框架采用双核心架构设计，包含智能搜索工具和推理代理两个组件，能够理解问题、主动搜集信息并进行多步推理。ODS完全开源且支持插件化配置，打破了AI搜索技术垄断，为技术民主化开创新局面。

京东的扶贫事业由来已久，并走出了一条以品牌为核心，推动贫困地区产业发展的扶贫 3.0 之路。

复旦大学联合多所知名院校开发了GeometryZero模型，通过创新的群体对比策略优化（GCPO）方法，让小尺寸AI模型具备了类似数学专家的几何推理能力。该模型能智能判断何时使用辅助构造工具，在多个几何基准测试中表现优异，为AI教育应用的普及化奠定了基础，展现了专门化训练的巨大潜力。

这两家公司，一个是向内拷问人性的AI先锋，一个是向外探索物理极限的AI长跑者，却都将事业锚点，落在漕河泾开发区时，一个题目浮现了：这片土地的科创引力从何而来？

约翰霍普金斯大学研究发现，AI大模型存在严重的"记忆偏见"问题，即使明确指示忽略内部知识，AI仍会固执地依赖训练时的记忆。研究通过创新的诊断框架测试了三种AI模型，发现知识冲突会显著降低模型性能，且这种偏见会影响AI用作评判工具的公正性。

希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

「打印不能再彩印、绿植被搬走了、打车报销的起始点必须是公司、伙食从鲜 虾变成了冷冻虾......降本增效的寒气正深入地影响着每一个大厂互联网人。今日推荐晚点LatePost（id：postlate）一篇文章，作者：祝颖丽 编辑：钱杨。」

这一代人，一个个像悬崖边的孩子。在青春的荒原上，他们忽然看见了光。 他们猛力奔跑，触足之地，或陷泥泞，或长青草，惊心动魄间，天地舒展成一个以自由命名的花园，大河山川，各自生成。时间是玫瑰，他们是玫瑰上的刺。——吴晓波