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东南亚文化"被遗忘"？新加坡等高校首次大规模收集1.28M张东南亚文化图像，揭示AI视觉模型的文化盲区
新加坡国立大学等机构首次构建包含128万张图像的东南亚文化视觉数据集SEA-VL，解决AI系统文化认知偏见问题。研究采用人工众包、自动筛选、AI生成三种方法收集数据，发现自动筛选效率最高且质量可靠，而AI生成图像质量较差。该数据集覆盖东南亚全部11国文化元素，将为开发更公平包容的AI系统提供重要基础。
NVIDIA发布STORM系统：让AI看懂长视频的神奇技术突破
NVIDIA研究团队开发的STORM系统实现了AI长视频理解的重大突破。该系统采用Mamba时间编码技术，能够像人类一样理解视频的时间脉络和内容关联，而非孤立分析每帧画面。通过创新的三种压缩策略，STORM在大幅提升处理效率的同时保持了理解准确性，在多项基准测试中超越现有系统5%以上，为教育、医疗、安防等领域的智能化应用奠定了技术基础。
大语言模型智能代理评估大全：全球顶尖研究机构首次绘制AI代理能力地图
这项由希伯来大学、IBM研究院和耶鲁大学联合完成的综合性研究，首次系统梳理了大语言模型智能代理评估领域的完整现状，涵盖基础能力评估、应用场景测试、通用能力考量和开发框架四大维度，为这个快速发展的领域绘制了详细地图，并指出了向现实化、动态化、细粒度评估发展的重要趋势。
视频生成的"考试时间"延长术：清华大学团队让AI在生成时"多想想"就能拍出更好的视频
清华大学研究团队提出测试时扩展技术，让AI视频生成如同延长考试时间的学生，通过生成多个候选视频并智能选择最优结果，显著提升视频质量。该方法无需重训模型，在六个主流模型上均实现稳定改进，部分维度提升超35%，为AI视频生成的实用化应用开辟新路径。
3B小模型也能拥有强大推理能力：东南大学团队用两阶段强化学习让小体量AI模型变身思维高手
东南大学团队提出LMM-R1框架，通过两阶段强化学习训练策略，让30亿参数的小型多模态AI模型在推理任务上实现显著性能提升。该方法先用纯文本数据强化基础推理能力，再迁移到多模态任务，避免了直接多模态训练导致的性能下降问题，为资源受限环境下的AI应用部署提供了经济高效的解决方案。
AI对齐与控制技术的现状与挑战探析
随着AI系统复杂性不断增加，AI对齐技术成为确保系统安全可靠的关键。研究人员正通过人类反馈强化学习、合成数据训练、红队测试等技术手段，以及AI治理、伦理委员会等管理方法来引导AI行为。然而，价值观的多样性和AI系统的"迎合性"行为带来了新挑战。最新研究表明，我们可以理解并调整AI内部表征参数来控制系统输出。控制AI不仅是技术挑战，更是道德和政治选择问题。
谷歌推出强大创造性问题解决AI模型Gemini 2.5 Deep Think
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5 Deep Think，这是一款新的创意问题解决AI模型。该模型能够同时考虑多个想法并选择最佳答案来解决复杂问题。Deep Think通过延长"思考时间"，探索不同假设以找到创意解决方案。新模型在编程、科学知识和推理能力基准测试中表现优异，特别擅长迭代开发、数学研究和复杂编程问题。该工具将在Gemini应用中向Ultra订阅用户提供，月费250美元。
Google发布Gemini 2.5 Deep Think仅供AI Ultra订阅用户使用
谷歌正式推出其最强大的Gemini 2.5深度思考AI模型，但仅向每月250美元的AI Ultra订阅用户开放。该模型基于Gemini 2.5 Pro，通过增加"思考时间"和并行分析来处理复杂查询。深度思考模型在多个基准测试中表现优异，在人类最终考试中得分34.8%，远超其他模型的20-25%。该模型特别擅长数学推理、科学分析和编程，响应时间需要数分钟，每日使用次数有限制。
Anthropic切断OpenAI访问Claude模型的权限
据Wired报道，Anthropic已撤销OpenAI对其Claude系列AI模型的访问权限。消息人士称，OpenAI将Claude连接到内部工具，用于在编程、写作和安全等方面与自家模型进行性能对比。Anthropic发言人表示，OpenAI技术人员在GPT-5发布前使用其编程工具，直接违反了服务条款。不过Anthropic仍将为基准测试和安全评估提供访问权限。OpenAI则回应称其使用方式符合行业标准。
库克强调苹果"必须"在AI领域获胜
据报道，苹果CEO蒂姆·库克召开了一小时的全员会议，告诉员工公司必须在AI领域获胜。这次会议是在财报电话会议之后举行的，库克在财报会上表示苹果将"大幅"增加AI投资。尽管苹果在过去一年推出了Apple Intelligence系列AI功能，但语音助手Siri的升级却严重延迟。库克承认公司已落后于竞争对手，但强调苹果虽然很少率先推出产品，却能发明这些产品的"现代"版本。
微软发布Phi-4-Mini：3.8B参数的"小钢炮"，多模态表现堪比大模型两倍体量
微软发布Phi-4-Mini多模态语言模型，仅3.8亿参数却能媲美两倍规模模型性能。该模型采用创新"混合LoRA"技术，支持文本、图像、语音多模态输入，在数学推理、编程、语音识别等任务中表现出色，在OpenASR榜单排名第一。这种"小而精"设计理念为AI普及化提供新思路，使强大AI功能可在消费级设备运行。
IBM研究院突破性新工具：让AI自己找出"哪里做错了"，告别人工排错时代
IBM研究院推出革命性AI诊断工具CLEAR，能够自动分析AI系统错误并生成详细报告。该工具采用"AI评判AI"的创新方法，将复杂的错误分析过程自动化，帮助开发者快速发现问题模式。用户研究显示75%的开发者认为该工具比传统手工分析更高效，已开源供全球开发者使用。
百万模型的失踪与重生：希伯来大学科学家如何绘制全球AI模型的完整地图
希伯来大学研究团队提出"模型地图集"概念，系统性解决AI领域模型管理混乱问题。当前150万公开模型中超过60%缺乏文档，研究者难以找到合适模型，造成重复训练和资源浪费。团队开发出绕过权重对称性难题的新方法，能够自动推断模型血统关系和功能属性，已在真实数据上达到80%以上准确率，为构建有序AI生态系统奠定基础。
PLADIS：三星研究院用稀疏注意力机制让AI画图更懂你说的话
三星研究院提出PLADIS技术，通过稀疏注意力机制显著提升AI绘画的文字理解准确性。该方法无需重训练模型，仅在推理阶段替换注意力计算函数，就能让AI更精准理解用户描述，生成更符合要求的图像。实验显示图像质量提升20%，文字匹配度大幅改善，且兼容各种现有AI绘画系统。
如何让AI更聪明地理解多种语言？法国、葡萄牙等欧洲研究机构联合发布语言AI突破性成果
这项由法国CentraleSupélec大学领导的国际研究成果发布了EuroBERT多语言AI模型家族，该模型支持15种语言处理，具备数学和编程理解能力，支持长达8192token的文本处理，在多项任务上超越现有模型，为跨语言AI应用提供了新的技术基础。
Palo Alto斥资250亿美元收购CyberArk，专注保护智能体身份安全
Palo Alto Networks宣布以250亿美元收购身份安全专家CyberArk，正式进入身份安全领域。此次收购旨在将CyberArk的身份和特权访问管理专业技术整合到其AI支持的网络平台中，不仅保护人类和机器身份，还要保护自主人工智能代理。两家公司希望通过合并产品来创建新型综合网络平台，消除安全缺口并简化操作，同时应对智能体AI带来的安全挑战。
AI时代为何迫使整个计算基础架构重新设计
过去几十年，摩尔定律推动了计算性能的巨大进步，但AI革命需要远超互联网时代的能力提升。生成式AI的需求正在逆转传统趋势，推动从通用硬件向专用计算单元转变，包括ASIC、GPU和TPU等。这要求重新设计整个技术栈：采用专用互连网络突破通信瓶颈、使用高带宽内存解决内存墙问题、构建超高密度系统支持大规模同步计算。同时需要新的容错策略、可持续的功耗管理和内置的安全隐私保护，以及快速部署能力来跟上硬件创新节奏。
OpenAI智能体背后的推理技术研发历程
OpenAI正致力于打造能够执行复杂任务的AI智能体，这一努力源于其数学推理团队MathGen的突破性工作。通过结合大语言模型、强化学习和测试时计算技术，OpenAI开发出了o1推理模型，该模型在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌。尽管当前AI智能体在主观性任务上仍有局限，但OpenAI相信推理能力的提升将最终实现通用智能体的目标。
Reddit凭借人类原创内容在AI时代获得新机遇
Reddit凭借人工创作内容在AI时代获得丰厚回报。公司第二季度收入达5亿美元，同比增长78%，净利润8900万美元。CEO胡夫曼表示，Reddit为当前时代而生，人类对话和知识价值凸显。公司数据授权业务收入3500万美元，与OpenAI和谷歌建立合作伙伴关系。Reddit将搜索视为机遇，本地搜索产品拥有7000万周活用户，Reddit Answers用户从100万增至600万。
雀巢如何用数字孪生和AI重塑创意营销未来
在快节奏的零售环境中，消费者偏好瞬息万变，品牌需要脱颖而出。英伟达和微软正帮助雀巢等企业利用AI和3D数字孪生技术变革创意工作流程，推动营销创新。基于微软Azure平台上的英伟达Omniverse库，雀巢已建立4000个3D数字产品库，计划两年内将10000个产品转换为数字孪生。该技术能够实现高质量内容规模化创建、预测分析、产品配置和沉浸式客户体验，帮助企业降低成本、提升营销效率。
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