这项由中科院计算所团队开发的REFINEX框架，通过创新的删除式编辑方法，解决了AI训练数据质量低的问题。该方法先用专家模型生成高质量文本，再提取删除操作训练小型编辑模型，既保证了数据质量又提高了处理效率。实验显示，REFINEX让750M参数模型性能提升2.6%-7.2%，同时显著降低训练成本。

京东家电携手中国标准化协会、中国家用电器研究院与各大品牌共同发布了空气循环扇品类团体标准——T/CAS 502-2021《家用和类似用途空气循环扇性能评价方法》，以更高的标准评价空气循环扇，推动行业规范化升级。

创业公司Pythagora发布全新AI编程平台，通过14个专业AI代理实现从前端到后端的全栈应用开发。该平台支持开发者和非技术用户仅通过自然语言提示创建应用程序，涵盖规划、编码、测试、调试和部署全流程。与传统AI编程工具不同，Pythagora提供端到端解决方案，AI代理可自动处理前后端开发、API连接、数据库管理等任务，并具备专门的调试功能，让用户无需实际编写代码即可创建完整应用。

基于视觉识别技术实现弹条制造全生命周期溯源，打造智能化车间

英特尔公司今天表示，随着Intel Trust Authority的全面推出，该公司在完成“保密计算（TEE）”使命方面实现了一个重要的里程碑。

Google AI 助力科研团队开发自愈沥青材料，有望大幅降低道路维修成本。该材料由生物质废料制成，利用机器学习设计，能自行修复裂缝。研究团队借助 Google Cloud 资源进行模拟，深入探索沥青老化开裂机理及其逆转过程，为未来可持续基础设施创新奠定基础。

Pipeshift 推出一款基础设施平台，旨在帮助企业快速有效地部署开源大语言模型。该平台提供预建功能，使企业能够在内部训练、部署和扩展开源 LLM，无需大量工程师花费数周或数月时间进行繁重的工作。Pipeshift 刚刚完成 250 万美元种子轮融资，计划进一步完善平台功能并提高知名度。

北京大学多媒体信息处理国家重点实验室的研究团队提出了RICO方法，通过视觉重建机制显著提升图像描述的准确性和完整性。传统描述方法常面临"幻觉"和细节缺失问题，RICO通过文本-图像转换和反馈循环解决这些挑战。研究证明，该方法在多个基准测试中均优于现有技术，包括超越GPT-4o和人类编辑的表现。团队还开发了高效版本RICO-Flash，将这一方法应用于实际场景。这一创新不仅推动了多模态学习技术发展，还为改善人工智能系统的视觉理解能力提供了新思路。

想象一下，你正在学习解数学题，老师不仅关心你的最终答案是否正确，更关心你的解题过程中每一步是否合理。在人工智能领域，大型语言模型（LLM）也面临类似的情况。最近几年，像o1、R1和QwQ这样的大模型在解决复杂问题时，会使用一种叫"思维链"（Chain-of-Thought，简称CoT）的方法，就像人类一步一步思考问题一样。

最近进展使大型视觉语言模型 (Large Language Models for Vision，vLLMs) 能够生成详细的感知输出，包 括边界框和掩码。然而，限制这些 vLLMs 进一步应 用的两个约束是：每个查询无法处理多个目标，以及 无法识别图像中查询对象不存在。

鉴于大数据在商业洞察上所提供的价值，不同行业都已投资于大数据技术。因此，各行业都呈现出对关联数据的需求，尤其是将员工或客户等与产品、业务流程和其他互联网驱动的设备 (IoT) 做关联。

Akamai近日宣布在欧洲、亚洲、北美和拉丁美洲新增七个核心计算区域。

鸿蒙操作系统以其独特的分布式架构和面向未来的设计理念，为应用开发者和测试工程师带来了新的挑战和机遇。在鸿蒙原生应用的质量保障过程中，测试工作尤为关键，它不仅涉及到应用的功能实现，还包括性能、稳定性、兼容性等多个方面。

根据《ISACA 网络安全状况报告》，78% 的受访者预计未来他们对技术网络安全角色的需求将会增加。该报告还提到，技能短缺的影响将会越来越严重，这正是 AI 可以介入并帮助 SOC 大幅减轻压力的机会所在。

半年过去了，开放数据计划进展如何?近日，在Adobe 2019数字体验峰会上，Adobe首席执行官Shantanu Narayen携手微软首席执行官Satya Nadella公布了关于开放数据计划的更多详细信息。

KAIST研究团队开发的Chain-of-Zoom(CoZ)技术突破了传统图像超分辨率的限制，实现了高达256倍的极端放大。不同于传统方法在训练倍率外表现崩溃的问题，CoZ通过尺度自回归框架，将低分辨率到高分辨率的转换分解为多个中间状态，像爬楼梯般逐步放大。研究团队还创新性地运用视觉-语言模型生成多尺度感知提示，并通过GRPO算法优化提示质量，使其更符合人类偏好。实验证明，这种方法在极端放大倍率下保持了惊人的图像质量和细节保真度，为医学影像、卫星监测等领域提供了新的可能性。

在NVIDIA ConnectX-6 Dx网卡（NIC）的支持下，这项解决方案中的Time Card通过精确计时协议，可以将几乎所有商用现成的（COTS）服务器变成精确的计时设备，与整个数据中心内的其他服务器共享精确计时。

这项研究提出了FedSVD，一种在联邦学习环境中提升低秩适应(LoRA)微调效果的新方法。研究团队通过引入基于奇异值分解的自适应正交化技术，成功解决了差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)与LoRA结合时导致的噪声放大问题。实验表明，FedSVD在GLUE基准测试上显著优于现有方法，特别是在严格隐私保护条件下性能更加稳定，为隐私保护型分布式AI训练提供了新的技术路径。

爱立信和英特尔自 2022 年 5 月开始技术中心合作以来，一直都在探索安全、可持续发展、能源效率和生态系统联合解决方案等领域的发展前景。

自适应推理模型(ARM)解决了大型推理模型的"过度思考"问题，能够根据任务难度自动选择合适的推理格式。研究团队通过创新的Ada-GRPO算法训练，使ARM在保持性能的同时平均减少30%的计算量，并提供自适应、指令引导和共识引导三种工作模式。这一突破使AI更接近人类思维方式，在简单问题上直接作答，复杂问题上才详细推理，极大提升了计算效率。