阿里巴巴推出的Ovis2.5是一个革命性的多模态AI模型，具备原生分辨率图像处理和深度推理能力。它采用五阶段训练体系，在OpenCompass评测中创造了开源模型新纪录。其突破性的思考模式让AI能够进行类人推理和自我纠错，在数学推理、图表分析、文字识别等方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域提供了强大的AI助手解决方案。

少数几家公司垄断了互联网，获取我们的数据。但有许多更道德且通常具有欧洲特色的替代方案。从搜索引擎Ecosia到邮件服务ProtonMail，从办公软件LibreOffice到智能手机Fairphone，这些替代品在隐私保护、环保理念和道德标准方面表现更佳。虽然社交媒体等领域仍面临挑战，但欧洲平台如Mistral AI正在崛起。

杭州阿里总部西溪园区，亲橙里（购物中心），盒马鲜生。第一次在盒马鲜生购物，对这里的自主结账流程一脸茫然——扫脸，输入手机号后四位，支付成功。甚至连扫付款码的过程都省去了。

Physics Wallah团队开发的Aryabhata 1.0是专为印度JEE数学考试优化的70亿参数AI模型。通过融合三个不同特长的数学模型，使用25万道精选题目进行训练，并采用创新的强化学习技术，Aryabhata在2025年JEE考试中取得86%-90%的准确率。该模型不仅解题精确，更能提供清晰的教学指导，已开源发布，标志着AI教育应用的重要突破。

一加中国区总裁李杰称，2025 年第一季度，一加增长势头迅猛，展现出强劲的市场竞争力。

戴尔易安信PowerStore的发布，无疑是最近存储市场最为火热的话题。那么，作为经常与客户打交道的售前，又是如何看待这款产品的呢？

字节跳动研究团队开发出革命性的ByteWrist并联机器人手腕，采用三层嵌套驱动机制和弧形连接杆设计，体积比传统手腕减少40%，承载能力提高60%。在狭窄空间操作测试中，搭载ByteWrist的机器人比传统Kinova机器人快一倍，成功完成116小时的衣物整理数据收集，展现出卓越的灵活性和拟人化特征，为家庭服务、医疗和精密制造等领域提供了新的解决方案。

这项由哈佛医学院和浙江大学联合开发的3DIS-FLUX技术，成功解决了AI绘画中多物体精确控制的难题。通过将复杂任务分解为布局规划和精细渲染两个阶段，并采用创新的注意力控制机制，该技术实现了比现有方法高出41%的成功率。其免训练的设计让技术能够快速适配新模型，为数字创作领域带来了更可控、更高效的AI绘画解决方案。

宾州大学与Adobe联合推出LAMP-CAP数据集，首次实现多模态个性化图表说明生成。通过分析同一论文中的参考图表，AI能学习作者独特写作风格。实验显示，视觉信息对个性化效果贡献巨大，参考资料越相似效果越好。这项研究为学术写作助手开发奠定基础，预示着未来AI将更好地适应个人表达习惯。

近日，华为在欧式建筑风格的苏州研究所，也是华为中国政企业务总部所在地，发布了全新形象口号——“数智世界 一触即达”。这也是其提出携手伙伴深耕“NA、商业和分销”三大市场后的又一新动作。

斯坦福大学和上海交大等机构的研究团队提出了一种为视频世界模型增加长期记忆能力的创新方法。受人类记忆机制启发，他们设计了三种互补的记忆系统：短期工作记忆、基于点云的长期空间记忆和稀疏情节记忆。这种组合允许AI在生成长视频时保持场景的空间一致性，解决了现有模型因有限上下文窗口导致的"遗忘"问题。实验表明，该方法在视角回忆一致性和整体视频质量方面显著优于现有技术，为创建持续一致的虚拟世界铺平了道路。

OPPO今天发布全面超越 Pro 的封神旗舰 Find X7，标准版 3,999 元起售，1月8日 16:30开启预定，1月12日10:00全面开售。

高通研究院提出VOCABTRIM技术，通过分析AI实际词汇使用模式，将推测性解码中草稿模型的词汇表从12万个精简至2-3万个高频词汇，在保持生成质量的同时显著提升内存受限环境下的推理速度，为Llama-3模型带来16%的性能提升。

卡内基梅隆大学等高校研究团队开发出SOTOPIA-RL框架，首次成功训练AI掌握复杂社交技能。该方法通过逐句精细评分和多维度评估，让AI学会在对话中平衡目标达成、关系维护和知识获取。测试显示AI社交表现大幅提升，在困难场景中达成率提升至8.31分，为开发更智能的AI客服、教育和医疗助手奠定基础。

在今天的这篇文章中，我们将进一步介绍基于鸽子的“鸽联网”是如何工作的，以及其中的现实意义。

本次TVP行业大使闭门会的圆满结束，只是一次关于思想碰撞、道路选择的开胃菜，未来的路，腾讯云TVP仍将与千行百业携手同行，去往那数字化转型的终极！

中央民族大学徐桂先团队创建了首个专门用于中国少数民族语言新闻标题生成的大规模数据集CMHG，包含藏语10万条、维吾尔语和蒙古语各5万条高质量数据。该数据集通过严格的母语使用者评估体系确保质量，并在多个先进模型上验证了有效性，为解决少数民族语言AI技术资源稀缺问题提供了重要基础，现已在Hugging Face平台开放共享。

这项哥伦比亚大学研究团队开发的Neuro2Semantic框架，能够从人类颅内脑电图信号中重建语义内容，开创了脑机接口技术的新可能。该框架通过两阶段过程工作：先用LSTM适配器将神经信号与文本嵌入对齐，再用预训练模型将这些嵌入转化为连贯文本。最令人印象深刻的是，它仅需30分钟的训练数据即可实现高效解码，远少于传统方法所需的16小时以上。研究表明该技术在未见过的语义内容上也表现出色，为帮助失语症患者等医疗应用铺平了道路。

计算机应届毕业生，找不到工作了？

OPPO AI团队首次系统性探索了如何让AI智能体进行更深入的推理思考。研究提出ATTS框架，包含并行采样、序列修正、验证合并和多样化探索四大策略。实验发现，给智能体更多尝试机会能显著提升性能，但关键在于知道何时反思而非盲目增加思考。多模型协作效果尤其突出，四个AI模型协作成功率达74.55%。这项工作为AI智能体发展指明了从增大模型转向优化推理策略的新方向。