戴尔科技集团全球销售主管Bill Scannell在采访中表示，“只要我们能与合作伙伴建立更好的信任关系，如果我们能与合作伙伴携手并进、努力在客户群体内建立信誉，就自然会在市场上取得成功。成功启发制胜经验，这正是我们所需要的。”

AWorld团队开发的Recon-Act系统采用"侦察-行动"双团队协作模式，通过工具中心的自我进化机制实现智能浏览器操作。系统在VisualWebArena测试中达到36.48%成功率，超越现有自动化方案。其创新性在于将信息收集与任务执行分离，通过对比成功失败案例自动生成专用工具，为未来智能浏览器助手发展提供了新思路。

帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed，这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型，无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响，研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩，甚至超越了更大的封闭源模型，同时展现出自发的步骤推理能力，为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。

德州农工大学等多所知名高校联合Meta公司推出的SAFEFLOW框架，为AI智能体首次提供完整安全保障体系。该系统通过信息流控制、事务日志和动态信任评估，解决了当前AI助手易受欺骗、缺乏协调的关键问题，在专门构建的测试平台上实现了接近完美的安全表现。

几年前退市的戴尔科技集团（Dell Technologies）如今再次回到了公共市场。“分久必合，合久必分。”上市公司私有化，私有化又走向上市。每一次的选择都与戴尔发展的现状和前景有关。

想象一下，你有一个非常聪明的朋友，他知道很多知识，但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时，却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型（简称LLMs，如ChatGPT这类AI系统）面临的尴尬处境。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研究团队开发的Steer2Adapt系统，通过"向量配方"方式让AI快速适应新任务。该方法预构建基础向量库，通过智能搜索找到最佳组合配比，避免了传统方法的高成本训练。在推理和安全两大领域的9个任务测试中，平均性能提升8.2%，仅需12个样本即可完成适应，具有出色的效率和透明度。

作为软件生态系统的重要组成部分兼合作伙伴，JFrog与Docker正在携手优化软件生态系统。JFrog安全研究团队的工作包括通过持续监控开源软件注册表，主动识别和定位潜在的恶意软件与漏洞威胁。

浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

今日，以“芯加速 行至远”为主题的第四代英特尔至强新品发布会在北京正大中心盛大举行。

InterDigital副总裁兼无线实验室负责人Milind Kulkarni 本人在无线通信领域驻扎超过30年，亲历了从2G到5G的完整演进，举手投足间透着对技术的乐观且严谨，为我们揭示了6G背后真正值得深思的本质、挑战与终极愿景。

想象一下，你拥有一个聪明的助手，它知道很多知识，但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型（LLMs）面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调（SFT）学会了使用工具的基本能力，但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

马里兰大学研究团队发现，通过强化学习训练AI模型担任视觉问答评委，不仅能提升其评判能力，还意外地增强了答题能力。他们开发的LLaVA-Critic-R1模型在26个视觉推理任务中平均提升5.7%性能，并具备自我改进功能，测试时可通过自我批评获得额外13.8%提升，展现了评委训练的双重价值。

这项由以色列OriginAI公司发表的研究颠覆了传统视频AI训练思路，仅用6万个文本对就实现了超越数亿视频数据训练的效果。研究发现AI模型中间层隐藏着丰富的视频理解能力，通过巧妙提取和文字优化就能激发这些潜能，为高效视频搜索技术开辟了全新路径，预示着轻量级AI时代的到来。

BITS Goa团队联合Meta AI和Amazon AI开发的AlignGuard-LoRA技术，创新性地解决了AI微调过程中的安全性流失问题。该方法通过Fisher信息矩阵识别安全关键参数，将更新分解为安全维护和任务学习两个独立组件，并设计碰撞感知正则化防止组件干扰。实验显示，该技术能将安全漂移降低50%，同时保持任务性能不变。

中科大研究团队针对新兴MCP协议环境开发了首个专业AI评估基准MCP-AgentBench，包含33个服务器188种工具和600道测试题目。研究发现开源模型表现优异，通义千问达到64.7%最高得分超越专有模型，揭示了交互框架对性能的关键影响，为AI工具使用能力评估建立了新标准。

进入21世纪后，虚拟机技术进入相对成熟阶段，由于虚拟机的“笨重”，开发者们开始追求一种更加轻便的虚拟化技术。

也许，当我们以正确的方式拼装起机器人，意识就会浮现在它们的钢铁颅腔当中。

微软研究院推出VIBEVOICE，这是一种革命性的AI语音合成技术，能够一次性生成长达90分钟的多人对话音频。