想象一下，如果英语使用者可以轻松使用ChatGPT，那么波兰语使用者也应该有一个同样强大的语言模型来理解和生成他们的母语。Bielik 11B v2正是朝着这个方向迈出的坚实一步。这个模型就像是专门为波兰语定制的数字翻译官，不仅能够流利地"说"波兰语，还能深入理解波兰文化背景和语言细微差别。

这篇论文介绍了MIT开发的USAD技术，这是一种能够同时理解语音、音乐和环境声音的通用音频AI模型。通过创新的知识蒸馏方法，USAD在多个音频处理任务上都达到了接近专门模型的性能水平，为构建更智能的音频理解系统奠定了基础。该技术在智能助手、多媒体处理、教育等领域具有广阔的应用前景。

网易有道研究团队开发了Confucius3-Math，这是一个专门针对中国K-12数学教育的14B参数AI模型。该模型在多项数学推理测试中表现出色，超越了许多规模更大的竞争对手，训练成本仅需2.6万美元，推理速度比DeepSeek-R1快15倍，能在消费级GPU上高效运行，旨在通过降低AI教育成本来促进教育公平。

当前AI智能体炒作过热，企业追求能处理一切问题的开放世界系统并不现实。真正有价值的AI智能体应专注于有明确边界的封闭世界问题，如发票匹配、合同验证等企业日常任务。企业级智能体应采用事件驱动的微服务架构，具备自主性和连续性，通过将非确定性模型包装在确定性基础设施中来确保可靠性。相比追求通用人工智能，企业更需要可测试、可部署的实用解决方案。

这项由新加坡南洋理工大学主导的研究全面梳理了大型语言模型通过奖励信号学习的最新进展。研究揭示了一种革命性的AI训练范式：让AI像学生接受老师指导一样，通过奖励反馈主动学习和改进。这种方法已在ChatGPT等系统中应用，能显著提升AI在推理、对话、代码生成等任务上的表现，同时增强安全性和可靠性。

人类很难相信自己无法理解的机器，并最终阻碍了我们从这一创新技术中切实受益。

在南京江宁区，手机种地已经不再稀奇，农民坐在家里就能查看大棚内的温度、湿度、光照等数据，动动手指就可以调节灌溉水量

这项研究通过训练72个不同配置的模型，系统分析了混合线性注意力架构的设计原则。研究发现独立表现最佳的线性注意力机制在混合架构中未必最优，并识别出选择性门控、分层递归和控制性遗忘是成功混合架构的三大关键要素。结果表明，采用3:1到6:1的线性与全注意力比例能够在保持性能的同时将内存使用量减少4-7倍。

IP网络历经30多年的发展，为智能社会打下了坚实的网络联接基础。据《华为全球产业展望GIV@2025：智能世界，触手可及》预计，到2025年，全球联接数将达千亿，互联网将覆盖62亿人口。

Tool-Star是人民大学研究团队开发的AI多工具协作系统，它通过强化学习使大型语言模型能够自主调用多种外部工具进行推理。该系统采用创新的数据合成流程和两阶段训练框架，包括冷启动微调和带有层级奖励的自我批评强化学习。在10项挑战性推理任务中，Tool-Star展现出卓越性能，证明了多工具协作方法的有效性，为AI系统扩展能力边界开辟了新路径。

在实现“双碳”目标的道路上，数字经济发展模式有何特别意义？科技行业作为从业者，如何从我做起节能减排？作为赋能者，又如何助力各行业实现绿色发展？

2021年4月12日，网易七鱼迎来成立五周年里程碑，值此之际，也带来一份满意的市场答卷：累计服务40万企业客户，稳定接通960亿秒热线通话，帮助百万客服发送超过490亿条消息。

这项研究介绍了MetaMind，一个模拟人类社交思维的多智能体框架，由威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学研究人员共同开发。该系统通过三阶段协作流程（心智理论智能体生成假设、领域智能体应用社会规范约束、响应智能体生成回应）模拟人类元认知过程。实验表明，MetaMind在社交理解任务中显著超越现有方法，首次使AI系统在心智理论任务上达到人类水平表现，为更具共情心和文化敏感性的AI互动铺平道路。

中国电信研究院等机构联合开发的xVerify系统，专门解决复杂AI推理模型的评估难题。该系统能够准确判断包含多步推理过程的AI输出，在准确率和效率方面均超越现有方法，为AI评估领域提供了重要突破。

你有没有注意到，人类在面对复杂问题时会放慢思考速度，仔细推敲每个步骤？而在日常简单问题上，我们则可以快速直觉地给出答案。现代AI也在模仿这种"快思考"和"慢思考"的双系统思维模式。

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架，通过"先筛选再精排"的两阶段策略，以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例，实验证明该方法在成本效益比上比现有方案高出57倍，为软件开发行业提供了实用且经济的调试解决方案。

成就伙伴和客户是华为云始终的目标

腾讯PCG推出的ARC-Hunyuan-Video-7B是一个专门理解短视频内容的AI模型，能同时处理视频画面、声音和文字，准确把握创作者意图和内容精髓。该模型通过创新的音视频同步技术和时间戳叠加机制，实现了对短视频的结构化理解，在商业应用中显著提升了视频检索和推荐的用户体验。

西湖大学等机构联合研究发现，强化学习训练的AI推理模型在见过的题目上会产生"强迫症"式的相似解答模式。基于此，研究团队开发了Min-kNN Distance黑盒检测法，通过分析AI多次解答同一题目的相似度来判断是否存在训练数据泄露，检测准确率达70%，为AI能力评估的公平性提供了重要工具。

RankNovo是由上海人工智能实验室和复旦大学等机构联合开发的创新框架，通过列表式重排序方法整合多个肽段测序模型的优势，提出PMD和RMD两种新指标精确评估肽段差异。实验证明它在9-species基准测试中超越所有单一模型，肽段召回率提升至66.0%，并展示出强大的零样本泛化能力，为蛋白质组学分析提供了全新范式。