字节推出全模态训练框架VeOmni：让AI模型训练像搭积木一样简单

字节跳动团队突破了AI图像生成领域的三大难题：身份识别不准确、文字理解偏差和图片质量不佳。他们开发的InfiniteYou技术采用创新的InfuseNet架构和多阶段训练策略，能够根据用户照片和文字描述生成高质量个性化图像。实验显示该技术在身份相似度、文本匹配度和图像质量方面均超越现有最佳方案，并具备出色的兼容性，为个性化内容创作开辟了新道路。

本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR，通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略，将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题，在早期保持结构多样性，后期进行智能选择，实现了计算效率与生成质量的双重优化，为视觉生成技术发展提供了新思路。

北京大学等七所院校研究团队通过"图灵眼测试"发现，包括OpenAI o1、Claude-4在内的15个顶级多模态AI模型在人类轻松完成的基础视觉任务上几乎全军覆没，成功率接近零。研究揭示问题根源在于AI视觉编码器的泛化能力缺陷，而非推理不足，为改进AI视觉系统指明了新方向，对自动驾驶、医疗影像等应用具有重要警示意义。

惊喜，惊喜——闪存芯片与SSD制造商东芝公司已经公布其NVMe光纤访问闪存阵列软件。

Adobe Research团队联合香港中文大学开发了EditVerse，这是首个统一处理图片和视频编辑的AI模型。它采用创新的交错序列设计和四维位置编码，将文本、图片、视频转换为统一表示，实现跨模态知识共享。研究团队创建了23.2万个高质量视频编辑样本的训练数据，并建立了EditVerseBench评测基准。EditVerse在20多种编辑任务上超越现有开源方法，展现出强大的举一反三能力，为多媒体内容创作带来革命性突破。

本届亚运会中，快手StreamLake与杭州电信深度合作，联合打造智慧观赛新体验，在击剑赛事的转播中，全面应用了快手StreamLake六自由度技术，其中“子弹时间”也是首次应用于击剑项目国际顶级赛事。

眼下，人工智能、深度学习、物联网等技术的成熟及深化应用，全球也经历着前所未有的大革新，而在这场数字化变革的浪潮中，闪存（SSD）作为数据的承载体，起着至关重要的作用。

SophiaVL-R1是香港中文大学和上海人工智能实验室联合开发的多模态大语言模型，创新性地引入了"思维奖励"机制来提升AI的推理能力。与传统方法不同，该研究不仅关注AI是否得出正确答案，还评估整个思考过程的质量，通过Trust-GRPO算法智能地整合思维奖励和结果奖励。实验表明，即使只有7B参数，SophiaVL-R1也能在MathVista、MMMU等多个基准测试中超越参数量大10倍的模型，证明了思维过程监督对提升AI泛化推理能力的重要价值。

什么造就了深陷短视频的“上一代”？

西湖大学团队提出的梯度分组缩放（SGG）方法巧妙解决了大语言模型训练中的关键挑战。与传统方法不同，SGG动态聚类每层参数并应用特定缩放因子，既保留参数级优化又引入组级约束。实验证明，SGG在多种任务和模型规模上显著提升性能，特别是使低秩训练首次达到全秩性能水平，且具有出色的稳定性和灵活性，为资源受限环境下的大模型训练提供了实用解决方案。

微软上个月发布了一份名为《未来工作新形态》的公告 ，其中强调用户应当关注的不是AI会如何影响工作，而是明确表达希望在工作中怎样运用AI技术。

有了AI的加持，让全新戴尔Latitude 9430商用笔记本成为可快速识别主人、忠实可靠的加强型轻薄笔记本，可轻松应对复杂场景下的办公需求，一跃成为广大职场人首选的优质生产力工具。

本届亚运会中，快手StreamLake与杭州电信深度合作，联合打造智慧观赛新体验，在击剑赛事的转播中，全面应用了快手StreamLake六自由度技术，其中“子弹时间”也是首次应用于击剑项目国际顶级赛事。

Persistence Market Research的最新调研结果显示，预计从2021到2031年，网络性能监控市场将实现12%的年复合增长率。

把对应用程序的任何批评或者误解、无论有多小，都化为笼罩在整个开发部门头顶的大恐慌。

Salesforce和伊利诺伊大学联合发布UserRL框架，通过八个虚拟训练场景和强化学习方法，专门训练AI助手的用户交互能力。该框架显著提升了AI理解用户真实意图的准确率（超过100%），并让AI学会了主动询问、协作解决问题等更自然的交互方式，为打造更智能、更人性化的AI助手奠定了重要技术基础。

DeepReinforce团队开发的CUDA-L1系统通过创新的对比强化学习算法，实现了GPU代码的自动优化，在KernelBench测试中平均性能提升3.12倍，最高达120倍。该系统无需人工专业知识，仅通过执行速度反馈就能学会各种优化技巧，并展现出跨GPU架构的良好泛化能力，为解决当前GPU资源紧张问题提供了新的技术路径。

今天，企业及IT从业者们对数据库的期望比以往任何时候都高，我们希望数据库必须以极高的效率运作的同时，还要向人工智能（AI）等创新应用敞开大门。

提高反诈意识，掌握反诈知识，筑牢反诈安全墙！