人与机器之间的比较性研究，往往受到人类自发解释思维这一强烈偏见的影响。

想要以虚拟形象直播、投稿？再也不用打开一大堆程序了，如今万事so easy。

随着远程工作模式的持续，安全专家需要采用相应的方法来维持已在消失多年的网络外围中几乎不存在的可视性、监控和威胁检测。

想象你有一段视频，里面有一个人在跳舞。现在，你想让一张照片中的另一个人（或者甚至是一只猫、一个卡通角色）做出完全相同的舞蹈动作。这就是"动作转移"要解决的问题。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。

就在上个月底，IBM位于加利福尼亚州阿尔马登的研究实验室（主要负责AI、量子计算、安全及存储类项目）公布了基于TrueNorth架构的NorthPole启动器，此架构已经在《科学》及IBM研究院的博文中正式公布。

RoboMaster是一项由中国香港中文大学和快手科技联合开发的创新研究，它通过"协作式轨迹控制"解决了机器人操作视频生成中的关键挑战。与传统方法不同，该系统将交互过程分解为前、中、后三个阶段，并在每个阶段明确主导对象，有效避免了特征纠缠问题。结合掩码基础的对象表示，RoboMaster不仅提高了视频真实度和轨迹准确性，还大大简化了用户交互体验。实验证明，该方法在Bridge V2数据集和野外场景中均优于现有技术，为机器人操作视频生成树立了新标准。

前Neuralink总裁创立的脑机接口公司Science Corporation，正在开发一种名为「Prima」的芯片技术。初步试验结果表明，38名患者中，有81%的患者视力得到了大幅度的改善。几位知名眼科医生都直称：「这是第一个有可能成功恢复AMD患者视力的重大进展！」

包括东京奥运会在内的历代奥运火炬绝不单单是个圣火容器，同时也是人类科技的结晶。

清华大学研究团队提出了一种名为"硬负样本对比学习"的创新方法，显著提升了大型多模态模型在几何理解与推理方面的能力。通过构建图像和文本两类负样本，以及开发MMCLIP训练策略，他们的MMGeoLM模型在四个几何基准测试中表现卓越，甚至以7B参数规模与GPT-4o相媲美。实验证明，仅4K个真实图像负样本的效果就超过了100K个文本负样本，为AI细粒度视觉理解开辟了新路径。

西湖大学团队开发出VLA-Adapter机器人控制系统，仅用0.5B参数就超越了7B参数的传统系统。该系统通过Bridge Attention机制实现视觉-语言-动作的高效转换，训练成本降低38倍，推理速度快3倍，在LIBERO测试中达到97.3%成功率。创新点在于设计专门的信息桥接机制而非单纯扩大模型规模，为机器人控制技术普及提供了新路径。

清华大学研究团队在多模态大语言模型(MLLMs)中发现了一个惊人现象：只有不到5%的注意力头负责视觉理解，称为"视觉头"。基于此，他们开发了SparseMM优化策略，针对视觉头和非视觉头分配不同的计算资源，实现了模型推理速度提升1.38倍，内存减少52%，同时保持性能不变。这一发现不仅揭示了MLLMs内部视觉处理机制，还为提高多模态AI系统效率提供了新思路。

三星研究院开发的NANOQUANT技术实现了AI模型压缩的重大突破，首次让700亿参数的大型语言模型能在8GB显卡上流畅运行。该技术通过创新的二进制分解方法，将模型压缩25.8倍至5.35GB，同时保持良好性能表现。压缩过程仅需13小时和少量校准数据，大幅降低了大型AI模型的使用门槛，为AI技术普及化开辟了新路径。

上海交通大学团队开发了SmallThinker AI模型家族，专为本地设备优化。通过创新的稀疏化架构和预注意力路由器，模型在普通CPU上可达20+词/秒生成速度，仅需1-8GB内存。在MMLU等标准测试中表现优异，证明了高效本地AI部署的可能性，为AI技术普及提供了新路径。

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

这项研究介绍了一种新型多模态扩散模型，能够同时生成量子电路的离散结构和连续参数。由因斯布鲁克大学和NVIDIA公司研究人员开发，该模型利用两个独立但协同工作的扩散过程处理门类型选择和参数预测，克服了传统量子电路编译方法的效率瓶颈。研究证明了该模型在不同量子比特数量、电路深度和参数化门比例下的有效性，并通过快速电路生成创建了数据集，从中提取出有价值的结构见解，为量子电路合成提供了新方向。

本次“「易观方舟智能用户运营产品套件」全新升级发布会” 易观邀请了生态合作伙伴腾讯云，客户最佳实践代表欧姆龙、用友、CSDN的数字化业务专家等，分享了与易观在「产业智能+」趋势下的「智能用户运营」方向的合作与应用实践。

随着企业规模的拓展，企业总部与分支机构间的信息沟通却变得越来越有难度。一线城市之间的网络传输质量还可以保障，但二、三线城市或边远郊区的网络传输就不容乐观了,有什么解决方案？还得用4G！但是要再加一个“小盒子”思杰的NetScaler SD-WAN。

Meta公司研究团队开发的Dynadiff技术实现了单阶段从脑部fMRI信号直接解码图像的突破，解决了现有方法复杂多阶段和忽略时间维度的问题。通过创新的"大脑模块"设计和扩散模型整合，Dynadiff在高级语义图像重建方面超越现有技术，同时能精确追踪大脑中图像表征的时间演变。研究表明，大脑中的神经模式随时间持续变化，允许连续图像的同时解码，为时间分辨率大脑解码开辟了新方向，但仍面临数据需求高和跨受试者泛化能力有限等挑战。

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