西安交通大学等机构研究团队提出MUR方法，通过"动量不确定性"概念让AI推理系统学会轻重缓急，在节省50%以上计算资源的同时提升0.62-3.37%的准确率。该方法从物理学动量概念获得灵感，能够识别关键推理步骤并选择性地分配计算资源，解决了AI推理中的"过度思考"问题，为提高AI系统效率开辟了新路径。

斯坦福大学研究团队开发了CHURRO历史文献识别系统，可处理跨越22世纪、46种语言的古代文献。该系统基于CHURRO-DS数据集训练，包含近10万页历史文档。CHURRO在印刷和手写文档识别上分别达到82.3%和70.1%准确率，超越最好的商业模型，成本仅为其1/15.5，为历史文献数字化提供了高效解决方案。

亚利桑那州立大学团队开发出MMTok技术，通过多模态覆盖最大化方法，让视觉语言AI模型在保持98.7%准确度的同时实现1.87倍速度提升。该方法同时考虑图片和文字信息来智能选择关键视觉令牌，将处理的视觉信息从2880个压缩到160个，显著降低计算成本和内存使用，为AI系统的实际部署提供了高效解决方案。

更高效、更安全、更灵活的AI PC产品组合及创新解决方案，深化人与工作、员工与企业的关系。

那么，大模型如何发挥出大众和产业所期待的价值？如何打造行业大模型？又该如何评价大模型产品的好坏？

大家究竟需要什么样的小家电？

今天，Bloomberg的开发人员正在将大部分开发基础设施迁移到Kubernetes。Bower说：“他们可以创造一个完全成熟的环境，并且在桌面上和在生产环境中使用感受是一样的。”

浙江大学与阿里巴巴合作开发了MTDEval多轮对话评估系统，通过学习五个顶级AI评委的评判智慧，将多评委评估的准确性与单模型推理的效率完美结合。系统在七个基准测试中表现优异，评估速度比传统方法快数倍，同时构建了两个高质量数据集供研究使用。该开源系统为AI对话质量评估提供了实用可靠的解决方案。

云计算是创新业务的基础承载，正全面融入社会生产生活中，我国正在加速实施“互联网+”行动计划，推进“数字中国”建设，给中国联通带来难得的发展机遇。

具身智能既要有"会思考的大脑"，也要有"能行动的身体"，而中国，正是全球唯一同时拥有这两者制造能力与完整产业链的沃土。

要对多云环境进行实现快速、敏捷、高效、弹性的管理，需要通过统一的云管平台来解决。

中科院团队开发了名为IKEA的AI搜索助手系统，解决了现有AI过度依赖外部搜索或内部知识的问题。该系统通过创新的知识边界感知机制和奖励设计，让AI学会准确判断何时使用内部知识、何时进行搜索。实验结果显示，IKEA在保持高准确率的同时，将搜索次数减少了50%以上，为开发更智能、高效的AI助手提供了新思路。

无服务器被寄予厚望，但同时也存在一些争议。

耐用品质实战之王，真抗摔真防水。

北京智源人工智能研究院发布首个大规模AI推理模型评测报告，通过全新数据集测试发现：当前最先进的推理模型存在思考过程与答案不一致、虚假声称使用外部工具、推理时间与视觉任务效果无关等问题。研究覆盖GPT-5、Gemini 2.5等数十个模型，揭示了AI推理能力的真实现状和安全隐患。

加州大学团队首次全面评估了五种主流AI行为控制技术，发现当前方法在提升AI安全性的同时会产生意想不到的副作用。研究通过SteeringControl框架测试发现，不同控制方法在不同AI模型上效果差异巨大，且普遍存在"行为纠缠"问题。该研究为AI安全控制技术的发展提供了重要诊断工具和改进方向。

腾讯云已在推理加速、Agent Infra和国际化布局等方面取得突破，并将以更加开放的姿态，助力企业把握时代机遇。

他们不同于以往叙事中继承父辈产业的“厂二代”，他们中的许多人是典型的“跨境创一代”。

这项研究首次系统探索了为聊天机器人定制词汇处理系统的节能潜力。通过对8个主流AI模型的测试，发现专门优化的tokenizer可减少5-10%的token数量，直接转化为相应的能耗降低。在全球AI服务规模下，这种看似微小的优化能带来显著的环保和经济效益，为AI可持续发展提供了新思路。

腾讯将打造“智能化”与“全球化”两大效率引擎，助力企业稳健和可持续增长。