近日，中国电子报总编辑胡春民与刘启航就云计算产业发展展开了深度对话。

历经生命中的高光与低谷，郭正扬心态发生了巨变。

孙中山大学研究团队开发的RobustSplat技术通过两大创新解决3D高斯飞溅重建中的瞬态物体干扰问题：延迟高斯增长策略优先优化静态结构，避免早期对动态物体过度拟合；尺度级联掩码引导方法先利用低分辨率特征实现可靠初始掩码估计，再过渡到高分辨率监督获得精确预测。实验证明该方法在多个挑战性数据集上明显优于现有技术，为真实场景3D重建提供更高质量、无干扰的结果。

扩圈，某种程度上正是高通的骁龙平台自2007年面世以来的真实成长写照，也是科技行者远赴夏威夷茂宜岛参与今年骁龙峰会感触最深的印象之一。

这是全球首个针对AI智能助手技能生态系统的大规模数据分析研究。博世研究院与卡内基梅隆大学合作，调研了超过4万个AI技能，发现了爆发式增长、严重的供需失衡和安全风险等关键问题。研究揭示46.3%的技能存在重复，39%具有不同程度的安全风险，为这个新兴数字生态的健康发展提供了重要参考。

近期，OpenAI免费发布了最先进的生成式transformer模型ChatGPT。此子一经亮相便引发媒体的广泛关注与用户的真诚赞赏，再次凸显出人工智能的可观潜力。

如果某天，一个15岁的稚嫩少年问你“想不想和我们一起超越微软？”你会作何反应？

一位生命科学教授要走的路。

阿姆斯特丹大学研究团队开发出"缓存驾驶"技术，通过修改AI模型的键值缓存而非重新训练，让小型语言模型瞬间获得大模型的推理能力。该技术仅需一次调整就能让模型展现逐步推理行为，计算开销几乎为零，在多个推理基准测试中表现优异，还能实现推理风格迁移。

人人都在焦虑中奋力奔跑。在知乎上，有人唱衰互联网大厂，有人问现在成为程序员是不是晚了，有人说35岁后的程序员都去哪了？这些问题一直热议不断。

在未来的产业布局中，云网融合、软硬一体化，硬件智能化、软件的泛化以及数据无处不在，基本是未来的趋势。

约翰·霍普金斯大学研究团队开发出突破性的少样本学习方法，用于检测AI合成语音。该方法通过自注意力原型网络，仅需10个样本就能快速适应新的语音伪造技术，在日语深度伪造检测中实现32%错误率相对减少。这项技术为应对日益复杂的声音欺诈提供了高效解决方案，有望应用于金融安全、司法取证等领域。

这项由哈工大深圳与阿里巴巴联合研发的AniMaker系统，能够仅凭文字描述自动制作多角色动画片。系统采用四个AI智能体协作模式，模拟专业动画制作流程，引入蒙特卡洛树搜索算法优化视频片段选择，并首创AniEval动画专用评价体系。实验显示该系统在各项评价指标上均超越现有方法，为AI创意应用开辟新方向。

加拿大滑铁卢大学研究团队发现，让AI学会"批评"错误答案比学会"模仿"正确答案更能提升数学推理能力。这种"批评微调"方法仅用5万样本训练1小时，就达到了传统方法用250万样本的效果，在六个数学基准测试中平均提升4-10%，为AI训练开辟了新路径。

蚂蚁集团研发的HANRAG系统通过智能调度模块"Revelator"，能根据问题类型选择最优处理策略：直接回答、单步搜索、并行处理或逐步推理。系统具备强大噪音过滤能力，在单跳和多跳问答测试中全面超越现有方法，准确率提升6-20%，搜索效率显著改善，为智能问答系统发展开启新篇章。

人们普遍认为，AI科学家每天的工作是构建高大上的模型，但其实绝大多数时间都用在了数据上，他们也想用好的数据帮助建模，但结果却是像围城一样——这是很多AI科学家共同的难题。

华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对语言抽象结构的深度理解，为开发手语翻译技术和改善聋哑人群数字交流体验开启了新可能。

对于多数人来说，大厂或许仍是工作的最优解。但也不得不正视大厂的光环的确在褪去。经历了大厂一波又一波的裁员，留下来的人似乎成为了“幸运儿”，只是“幸运”并不一定，压力却是必然。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，那些留在大厂的人们。

本研究提出了VLM2Vec-V2多模态嵌入模型和MMEB-V2评估基准，首次实现对文本、图片、视频和文档的统一理解。该模型在78个任务上全面领先现有基线，展示了从专门化向通用化发展的重要趋势，为多媒体内容理解、智能搜索和人机交互带来突破性进展。

日本奈良先端科学技术大学等机构首次深入研究AI编程工具Claude Code在真实开源项目中的表现。通过分析567个代码贡献，发现83.8%被成功接受，54.9%无需修改直接使用。AI擅长重构、测试和文档工作，但需要人工修正bug处理、代码风格等问题。研究揭示了AI编程工具的实际能力边界和改进方向。