雷军谈小米15周年：疾风知劲草，用更坚实的成长回应一切。

达拉斯德州大学和Zoom公司联合研究团队开发了LogicIFGen框架，用于测试AI模型执行复杂逻辑指令的能力。他们构建了包含426个任务的LogicIFEval测试集，对21个主流AI模型进行评估。结果显示即使是最先进的模型准确率也仅为85%，大部分模型低于60%。研究发现AI在控制流执行、状态跟踪等方面存在显著不足，具有思考能力的模型表现更好。

现在，机器可以在混沌理论领域大显身手了。

德克萨斯大学Austin分校的研究团队提出了RIPT-VLA，一种创新的视觉-语言-动作模型后训练范式。该方法通过让AI模型与环境互动并仅接收简单的成功/失败反馈来学习，无需复杂的奖励函数或价值模型。实验证明，RIPT-VLA能显著提升现有模型性能，在轻量级QueST模型上平均提升21.2%，将大型OpenVLA-OFT模型推至97.5%的前所未有成功率。最令人惊叹的是，仅用一个示范样本，它就能将几乎不可用的模型在15次迭代内从4%提升至97%的成功率，展现出卓越的数据效率和适应能力。

曾几何时，我们还只能在服务器上选择特定几种CPU。那时候，全世界的服务器供应商也只有几十家，提供的选项自然相对有限。如今，虽然服务器CPU的设计与制造仍然集中在少数厂商手中，但计算引擎却早已蓬勃发展、遍地开花。

纽约大学研究团队通过INT-ACT测试套件全面评估了当前先进的视觉-语言-动作机器人模型，发现了一个普遍存在的"意图-行动差距"问题：机器人能够正确理解任务和识别物体，但在实际动作执行时频频失败。研究还揭示了端到端训练会损害原有语言理解能力，以及多模态挑战下的推理脆弱性，为未来机器人技术发展提供了重要指导。

本周，全国两会召开，至顶智库发布相关政策解读；视觉语言模型—PaLM-E发布。

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。

AI能让够更早，更准确的发现并预测癌变的发生，这也是目前AI医疗的的一个主流发展方向，更早的发现，更准确的预测。最近一项来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究就在对肺癌精准预测方向上取得了重大突破

Kevin Wheel在一次长达1个半小时的深度访谈中，讨论了OpenAI的产品思维、AI对工作和产品的影响、OpenAI可能不会做的市场、在AI时代最重要的技能是什么、甚至他教自己的孩子关注什么等等一系列干货。本文特此梳理其中的十条经验之谈，为AI创业者和AI爱好者带去思考。

上海交通大学团队开发的OPUS框架解决了AI大语言模型训练中的关键问题：如何根据具体优化器特性智能选择训练数据。该方法通过优化器诱导的投影实用性选择，仅增加4.7%计算开销就实现了平均2.2%的性能提升和8倍的训练效率。实验表明OPUS在多种场景下都能显著降低数据需求，为大规模AI训练提供了更经济高效的解决方案。

微软亚洲研究院研究团队开发的rStar-Coder通过构建大规模验证数据集，显著提升了语言模型的代码推理能力。该数据集包含418K个竞赛级代码问题和580K个长推理解决方案，每个都经过多样化测试案例验证。关键创新在于三步测试输入生成方法和相互验证机制，确保了数据的高质量和可靠性。实验表明，即使是小型模型也能达到卓越性能——Qwen2.5-7B从17.4%提升至57.3%，甚至在USACO奥林匹克竞赛中超越了规模更大的模型，证明了高质量训练数据比模型规模更重要。

收入促进研究所（Revenue Enablement Institute）的专家团队对一些领先的组织进行了研究，这些组织的商业模式转型加速了收入的增长。收入促进研究所认为成长型领导者（CXO）在21世纪商业模式的定义、促成和领导执行等方面都走在最前面。

这项研究提出了STRUCTEVAL，一个全面评估大语言模型生成结构化输出能力的基准测试。研究涵盖18种格式和44种任务类型，分为不可渲染(JSON、YAML)和可渲染(HTML、React)两大类。评测揭示即使最先进模型如GPT-4o也仅达到76.02%平均分，开源模型落后约10个百分点。研究发现，生成任务比转换任务更具挑战性，可视内容生成比纯文本结构更难掌握。某些任务(如Text→Markdown)已被很好解决，而另一些(如Text→Mermaid)仍然困难。这一基准为未来语言模型在处理结构化数据方面的进步提供了重要指导。

想象一下，你想要为游戏、虚拟现实体验或室内设计应用创建一个逼真的3D客厅。传统上，这需要专业的3D设计师花费数小时甚至数天的时间来建模、调整和布置每个物体。而现在，人工智能领域已经取得了令人瞩目的进展，尤其是在2D图像生成和单个3D物体生成方面。只需输入一段文字描述，AI就能创建出令人惊叹的图像或复杂的3D物体。

西门子数字化工业软件全球高级副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明表示， Mendix提供了低代码、零代码的开发平台，无论专业开发者还是“公民开发者”，都可以通过直观的图形化用户接口，使用拖拽组件和模型逻辑来创建企业级应用，速度比传统开发快10倍以上。

瑞士和德国研究团队通过创建GitChameleon测试平台，发现当前最先进的AI编程助手在处理特定版本代码库时成功率仅48-51%。研究揭示了AI系统的"版本困惑症"问题，即难以准确区分不同版本库的用法差异。通过自我调试和文档检索等方法可显著改善AI表现，为未来开发更可靠的版本感知AI编程助手提供了重要参考。

在偏爱年轻化的互联网行业，35岁往往是程序员不能迈过的一道重要门槛，大龄就被优化的势头愈演愈烈，35+程序员的未来空间被压缩得越来越小。但是否有比这更糟糕的情况呢？有！那就是双减政策下教培行业的大龄程序员。

汇聚全球5000多位商业、技术领导人，以及IBM行业客户、合作伙伴的IBM THINK大会，两周前在美国波士顿结束。

SenseTime研究团队通过超过十亿token的大规模测试，全面评估了GPT-5等先进AI模型的空间智能水平。研究将空间智能分解为六种核心能力，发现GPT-5虽在某些简单任务上接近人类水平，但在复杂空间推理方面仍存在巨大差距。该研究揭示了当前AI发展的重要盲点，为未来空间智能研究提供了标准化评估框架。