MiniGPT4-Video有待继续调优。

西雅图AI研究机构Ai2发布MolmoAct 7B，这是首个动作推理模型，能让机器人在执行任务前进行"思考"和规划。该模型可将自然语言指令转化为3D空间中的运动轨迹，通过1800万样本在256个H100芯片上训练完成。在SimPLER基准测试中达到72.1%的任务成功率，超越了谷歌、微软等公司的同类模型。

软件交付公司Harness宣布收购AI驱动的漏洞检测企业Qwiet AI，旨在将安全性直接嵌入DevOps管道。此次收购将Qwiet的代码属性图与Harness的软件交付图集成，提升漏洞检测精度。Qwiet声称拥有97%的真阳性率和92%的开源漏洞检测率，可帮助开发者专注于真正重要的安全风险，并提供经验证的代码修复方案。

Databricks的Mosaic AI研究团队在其MLflow服务中新增MemAlign框架，旨在降低基于LLM的判断器训练成本和延迟。该框架采用双重记忆系统，用基于人类专家反馈的记忆驱动对齐替代暴力重训练方式。MemAlign将知识分为语义记忆和情节记忆，能够快速适应新领域评估标准。测试显示其效率与标注数据集相当，有助企业更好地治理和评估AI系统行为。

Ever是一家专注电动车买卖的创业公司，自称首个"AI原生全栈汽车零售企业"。该公司刚完成由Eclipse领投的3100万美元A轮融资，其他投资方包括Ibex Investors等。Ever采用AI驱动的编排系统处理交易全流程，从车辆评估到定价再到过户等环节，旨在消除传统汽车零售的复杂性和摩擦。公司采用线上平台加实体店的混合模式运营，声称其销售团队效率比传统方式高2-3倍。

创新光学无线网络全球论坛在五周年之际与国际电信联盟签署合作协议，旨在加速光子技术发展。该项目由NTT主导，联合爱立信、诺基亚等巨头，致力于构建全光子网络基础设施，应对AI驱动的数据中心增长需求。研究显示，全球数据中心容量2024至2027年将增长57%，迫切需要更高带宽、更低延迟和能耗的网络解决方案。

安霸半导体从芯片供应商角度提出信息安全应对方案：磐石，取中文的坚如磐石意思。磐石包含六大方面功能：系统完整性保护，系统加固，数据存储保护，数据传输保护，知识产权保护，用户隐私保护，分别应对上述提到的各类安全风险与攻击。

量子计算公司Quantinuum宣布完成6亿美元股权融资，用于推进其离子阱量子计算技术栈的发展和规模化。本轮融资使公司融资前估值达到100亿美元，较2024年初3亿美元融资轮估值翻倍。英伟达风投部门NVentures等新投资者参与本轮融资。该公司开发H系列量子计算机，最新的H2-1系统支持56个连接量子比特，提供高质量纠错和容错能力。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

人工智能生成代码在未来几年内会变得更加普遍。

利物浦足球俱乐部正在利用数据分析和云技术提高球迷参与度，并使媒体制作团队能够更高效地工作。

近年来，核聚变发电从遥不可及的技术变为吸引大量投资的前沿领域。更强大的计算芯片、先进AI技术和高温超导磁体推动了行业发展。文章盘点了超过1亿美元融资的聚变初创企业，包括获得近30亿美元融资的联邦聚变系统公司、计划2028年发电的Helion，以及采用不同技术路线的TAE、Pacific Fusion等公司。

人工智能驱动的AI工厂正成为数据中心新蓝图，将计算、互连和软件整合为优化的生产系统。硬件软件栈围绕CPU-GPU融合设计、高带宽结构重构。英伟达与英特尔的合作重新定义数据中心主板架构，将CUDA深度整合到企业栈中，巩固了英伟达的市场地位。这一联盟为英伟达带来巨大优势，Intel获得AI开发者关注，而AMD需要完善GPU软件策略。CUDA正快速成为行业标准，企业将推动符合其约束条件的AI工厂建设。

斯坦福大学对超过100种职业的15000名员工进行调研，了解他们对AI在工作场所应用的真实看法。研究发现45%的受访者担心AI可靠性，23%担心失业。员工倾向于将重复性、繁琐的任务交给AI处理，以腾出时间专注其他工作。研究将任务分为"绿灯区"和"红灯区"，前者包括税务准备的日程安排、质量控制报告等，后者包括会议议程准备等员工不愿自动化的任务。

杨元庆在大会主论坛请上了导演陆川，播放了一段陆导制作的AIGC视频。记得多年前，我在一次移动通信技术沙龙上也见到了他。技术可以让更多人成为更好创作者，AI PC成为人机合作的新载体。

所谓的提示是指我们给人工智能工具下达的指令，提示用于引导人工智能工具的输出。我们可以把提示想象成现代计算机代码的等价物，只不过提示是用自然语言编写的。与编写传统计算机程序一样，编写的提示也有好坏之分，好的提示可以有效地引导人工智能工具生成所需要的输出，不好的提示就做不到这一点。

前段时间，“孔乙己脱不下的长衫”席卷网络，这个梗来自于鲁迅先生作品《孔乙己》，后来网友“失意书生”的一句独白，将这个经典重构：

苹果研究人员发布新AI模型ADE-QVAET，通过结合四种AI技术克服现有大语言模型在分析大规模代码库时的局限性。该模型不直接分析代码，而是通过代码指标数据寻找漏洞模式，在软件漏洞预测数据集上表现优异。此外，苹果还开发了自动化测试系统和SWE-Gym训练环境，后者训练的AI代理能正确解决72.5%的真实代码修复任务，为软件开发自动化带来新突破。

利物浦最近从斯图加特签下了日本中场远藤渡（Wataru Endo），这在日本国内引起了对这家足球俱乐部的更多兴趣，近几个月来日本球迷访问利物浦数字频道的流量激增。

随着人类太空任务时间延长和距离地球更远，保持宇航员健康面临挑战。NASA与谷歌正在开发名为CMO-DA的AI医疗助手，帮助宇航员在无法联系地球或医生不在场时诊断和治疗症状。该工具运行在谷歌云Vertex AI环境中，支持语音、文本和图像多模态交互。经过三种医疗场景测试，诊断准确率在74%-88%之间。未来计划增加更多数据源并训练模型适应微重力等太空医学条件。