瘟疫正离我们很近，但在多数时光里，瘟疫又离我们很远。

当Google用AI为开发者减去了重复的编码、用全球化平台减去了出海的壁垒、用完善的生态减去了开发的繁琐，开发者被解放的，不仅是生产力，更是创造力。

新加坡科技设计大学等多校联合研究团队开发了CHAIN测试平台，首次系统评估AI在3D物理环境中的交互推理能力。通过拼图拆解和空间装箱两类任务，研究发现即使最先进的AI模型在物理推理方面仍存在根本性缺陷，整体成功率仅22.9%，特别是在需要理解隐藏几何约束的拼图任务中几乎完全失败。这项研究为AI技术的真实能力边界提供了重要基准。

抖音成为2020年1月美国下载数量最高的应用。

字节跳动种子实验室开发的veScale-FSDP系统解决了大规模AI模型训练中的关键难题。该系统通过创新的RaggedShard数据分片技术和智能规划算法，实现了前所未有的灵活性和性能。相比传统FSDP系统，veScale-FSDP在吞吐量上提升5%到66%，内存使用降低16%到30%，同时原生支持先进的优化技术如Muon优化器和8位量化训练，已成功扩展至万GPU规模并完成开源。

今年7月22日，Melissa Di Donato接替宣布退休的Nils Brauckmann，担任SUSE CEO，Melissa Di Donato也是SUSE首位女性CEO。随着SUSE新任CEO的到任，退出OpenStack，启动百日计划，一个全新的SUSE正在慢慢呈现。

随着IT成为企业运营的核心支撑，IT服务台的重要性日益凸显。现代ITSM平台已从简单的帮助台发展为复杂的管理系统，集成了工单跟踪、资产管理、性能监控等功能。这些平台的核心是工单门户，确保请求得到及时处理。许多产品强调自助服务功能和AI集成，通过智能路由、预测分析和生成式AI来提高问题解决效率。本文详细介绍了21款主流ITSM工具，帮助企业选择适合的解决方案。

Hedra公司推出的MagicInfinite技术能够让静态人像照片"开口说话"，支持通过声音和文字双重控制生成高质量动态视频。该系统采用3D全注意力机制和两阶段训练方案，可处理各种风格人像（真实照片、动漫、艺术作品），实现精确的嘴唇同步。经过模型蒸馏优化后，生成速度提升20倍，10秒内可生成10秒视频。在用户测试中，91.33%的参与者认为其表现优于现有同类技术。

NVIDIA Research推出了革命性的UDR系统，让用户可以完全自定义AI研究助手的工作策略。该系统解决了传统研究工具固化、难以专业化定制的问题，支持任意语言模型，用户可用自然语言编写研究策略，系统自动转换为可执行代码。提供三种示例策略和直观界面，实现了AI工具的民主化定制，为专业研究和个人调研提供了前所未有的灵活性。

想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。

哈佛大学伯克曼·克莱因中心探讨人类智能是否实际上就是一种计算智能形式。谷歌技术与社会首席技术官在秋季演讲系列中力挺"大脑即计算机"观点，认为大脑不仅像计算机，本身就是计算机。该理论将大脑比作预测性处理器，类似大语言模型通过预测下一个词元工作。支持者认为通过扩大计算规模可实现AGI，但也有声音质疑当前架构可能遇到瓶颈。研究者希望通过破解AI内部机制来理解人类思维。

这是我跟“书呆子”们共度的一段旅程，这场游轮探险不只是对极客文化的致敬，更是对经典社会等级的彻底颠覆。

香港科技大学研究团队开发出首个开源长篇音乐生成模型YuE，能根据歌词创作5分钟完整歌曲。该系统采用双阶段架构和轨道解耦技术，在人工评估中与商业系统性能相当，支持多语言创作和风格转换，为音乐创作民主化奠定基础。

阿里巴巴通义实验室开发的LHM系统能够在几秒钟内将单张人物照片转换成可自由运动的3D虚拟人物。该技术采用多模态变换器架构，结合3D高斯分布表示和自监督学习策略，在重建质量和生成速度上都显著优于现有方法，为虚拟现实、游戏制作和数字内容创作提供了新的可能性。

这项由普渡大学等机构联合完成的研究提出了"视觉虫洞"技术，通过AI模型的视觉通道实现跨模型直接通信，绕过传统文本交流的信息损失问题。该技术采用编码-解码架构将一个模型的思维过程转换为视觉信号传递给另一个模型，在保持信息完整性的同时大幅提升交流效率，平均速度提升87%，准确率也有显著改善，为多智能体系统协作开辟了新路径。

这项由清华大学、上海AI实验室等顶级研究机构联合完成的研究，系统分析了当前大推理模型存在的"过度思考"问题，并提出了从推理过程、训练方法、强化学习到架构创新的全方位解决方案。研究发现AI模型经常对简单问题进行冗长推理，浪费大量计算资源，通过多种优化技术可显著提升推理效率，为AI技术的普及和产业化应用提供重要支撑。

邓泰华判断，具身智能的市场空间可能是：“智能手机的数量乘以单车的价格”。

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。

这“无疑代表着她将成为一颗冉冉升起的新星。”

第七届世界智能大会成功召开，全球生成式AI产业图谱及报告发布。