其实，对于AI工作负载，NVIDIA GPU的能效是传统CPU服务器的42倍。NVIDIA的HGX-A100云服务器平台将16个NVIDIA V100 Tensor Core GPU连接在一起，可作为单一巨型GPU运行，提供2petaflops的AI性能，创下了单台服务器AI训练算力的纪录。

这篇研究论文介绍了一种名为"Group Think"的创新方法，让单个大型语言模型能够同时扮演多个并行推理智能体，这些"思考者"能在标记级别相互协作。传统多智能体系统通常采用轮流推理方式，而Group Think实现了实时并行协作，智能体可以看到彼此的部分生成内容并动态调整。实验表明，这种方法不仅提高了推理质量，还显著降低了延迟，特别适合资源有限的边缘设备。研究团队提出了两种高效实现方案，并通过三类代表性问题验证了Group Think的优势。

IBM与红帽最近发布了InstructLab，这是一种用于大规模语言及代码模型的全新AI训练方案。

纽约大学阿布扎比分校研究团队提出了一种创新的两阶段训练方法，解决了AI领域的数据稀缺问题。他们首先让AI模型在简单的"骑士与恶棍"逻辑游戏中"热身"，学习通用推理技能，然后再用少量特定领域数据进行强化学习。实验表明，这种方法不仅大幅提升了模型在数学、编程和多学科理解任务上的表现，还显著提高了样本效率，使用仅100个样本就能达到传统方法需要数千样本才能实现的效果。更重要的是，"热身"过的模型在适应特定领域后仍能保持跨领域的泛化能力，为资源受限环境下开发强大AI系统提供了实用策略。

KAIST研究团队提出VIRAL方法，通过视觉表征对齐技术解决多模态大语言模型视觉理解不精准的问题。该方法让AI模型内部视觉表征与预训练视觉基础模型保持一致，避免训练中视觉细节的丢失，在对象计数、空间推理等视觉任务上取得显著性能提升，为多模态AI的视觉理解能力改进提供了简单有效的解决方案。

谷歌DeepMind在周三宣布了两个新AI模型，旨在控制机器人：Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER。该公司声称，这些模型将帮助各种形状和大小的机器人更有效、更精细地理解和与物理世界互动，为人形机器人助手等应用铺平道路。

OpenAI 最新推出的 o3 和 o4-mini 推理 AI 模型虽然在编程和数学等任务上表现出色，但幻觉率却远高于以往模型，引发了对准确性的严重担忧，亟待进一步研究。

这篇研究探讨了模型合并技术在大型语言模型预训练中的应用。字节跳动Seed团队通过从百万到千亿参数级别的系统实验证明，在稳定训练阶段合并检查点不仅显著提升模型性能，还能准确预测学习率衰减效果，大大节省计算资源。研究提出的PMA策略使恒定学习率训练后通过简单合并就能获得相当于完成衰减训练的效果。此外，他们还发现该技术能有效提高训练稳定性，避免训练崩溃。通过全面实验分析，研究为开源社区提供了实用的预训练模型合并指南。

想象一下，如果我们把传统的人工智能模型比作专业运动员，那么像GPT-4o这样的多模态大型语言模型就相当于全能型运动员。传统的AI模型可能只擅长一种特定技能（比如短跑或游泳），而GPT-4o则可以同时理解文字和图像，并且能够生成两种形式的输出。OpenAI在2025年推出的这个模型，将自回归架构（简单理解为一次预测一个元素，并利用之前的预测来指导后续预测）与多模态输入输出能力融合在一起，在图像生成方面展现出了前所未有的表现。

时下通货膨胀、供应链动荡、又正值假日季节、消费者对库存和价格都有担忧，但这些却可能意味着沃尔玛在第四季度的表现仍然强劲。究其原因，技术和数据是一个重要因素。

普度大学研究团队提出MaPPO方法，通过引入先验知识改进AI偏好训练，解决传统方法中的"挤压效应"问题。该方法能根据回答质量差距动态调整训练强度，在多个基准测试中实现显著性能提升，且无需额外参数调整，可作为插件与现有方法无缝集成，为AI系统提供更好的偏好对齐能力。

制造企业面临的一个关键问题就是如何通过相关信息把原始数据转化为洞察力，并通过自动化来实现现代化制造工厂所需的规模和速度，也就是在预测性维护和自主运营等领域能够最大程度释放数据价值的用例。

在华为全联接2021期间，交通行业数字化转型专著《大交通时代：行业数字化转型之道》（以下简称《大交通时代》）正式发布。

清华大学团队开发出DPoser-X人体姿态AI系统，使用创新的扩散模型技术统一处理全身、手部、面部姿态建模。该系统采用混合训练策略和截断时间步调度，在8个权威测试基准上比现有方法准确度提升61%。技术可广泛应用于动画制作、体育训练、医疗康复、虚拟现实等领域，代表AI理解人类行为的重要突破。

ChatGPT的爆火出圈,让大模型走出专业领域,进入更普适的圈层,并引发更多人关注和思考这项技术究竟会如何影响人类社会。

通用电气计划将“谦逊人工智能”与其数字双胞胎产品和服务集成在一起，所谓“谦逊人工智能”就是当它遇到了不知道的事情的时候，会默认切换为安全运行模式。

清华大学与上海人工智能实验室联合开展的这项研究发现，即使是最先进的AI模型如DeepSeek-R1，在同时处理多个问题时性能也会显著下降。研究团队开发了REST压力测试框架，通过对34个大型推理模型的测试，揭示了AI在多任务处理中的"问题遗漏"、"思维过度"等典型错误模式，为AI评测和开发提供了新的视角和方法。

“我希望用‘真’的东西引导学生，让他们看到目标、知道大致的路径，找到要迈出去的笨功夫。” 潘柱廷说，这也就是九真“奇才大师班”的理论和教育方法，建立意愿，找到一个笨功夫，然后坚持一万小时。“

思科新任安全主管Tom Gillis告诉记者：“利害攸关，目前的方法是用个别单点解决方案。单点解决方案好是好，却没有完成任务……”。

《财富》中国500强排行榜揭晓，北京近百家企业上榜，金属制品企业占比最高