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Runway为何瞄准机器人行业寻求新增长点
纽约AI公司Runway过去七年专注为创意产业构建视觉生成工具，现在发现其技术在机器人领域的新机遇。该公司的世界模型技术吸引了机器人和自动驾驶汽车公司的关注，用于训练仿真。联合创始人表示，相比现实世界训练，使用AI模型进行仿真更具成本效益和可扩展性。公司不会为机器人客户开发全新产品线，而是优化现有模型并组建专门团队。Runway已获得超过5亿美元融资，估值30亿美元。
企业5G将迎来五年"潜在密集"增长期
尽管5G在六年商用期内获得超20亿用户，成为部署最快的通信技术，但其变革潜力尚未完全释放。爱立信白皮书指出，全球5G用户2024年增长42%，但仅26%的运营商投资独立组网5G，这限制了自动化、超低延迟等核心能力发挥。中美印三国集中了90%以上独立组网用户，其他地区面临落后风险。5G在工业自动化、云机器人等领域应用前景广阔，企业5G市场规模已达数十亿美元。
固态硬盘价格快速上涨，SAS与SATA硬盘价格差距扩大
固态硬盘价格在过去两个季度大幅上涨，从每GB 0.079美元涨至0.086美元，涨幅8.8%。机械硬盘方面，SAS硬盘价格上涨超4%，而SATA价格保持稳定，两者差距进一步扩大。价格上涨主要因制造商减产以提升此前因产能过剩而下跌的价格，同时AI应用对高性能SAS硬盘需求增加也推高了价格。
突破1亿美元融资的全球聚变初创企业盘点
近年来，核聚变发电从遥不可及的技术变为吸引大量投资的前沿领域。更强大的计算芯片、先进AI技术和高温超导磁体推动了行业发展。文章盘点了超过1亿美元融资的聚变初创企业，包括获得近30亿美元融资的联邦聚变系统公司、计划2028年发电的Helion，以及采用不同技术路线的TAE、Pacific Fusion等公司。
Lovable CEO对氛围编程竞争毫不担心
瑞典AI编程公司Lovable专注帮助无编程经验用户构建应用和网站。仅8个月内，公司年收入突破1亿美元，完成2亿美元A轮融资，估值18亿美元，成为欧洲增长最快的独角兽。CEO Osika表示，公司目标是成为最佳软件产品开发平台，通过整合多种AI模型为用户提供无与伦比的能力。尽管面临Anthropic和OpenAI的竞争威胁，Osika专注于产品优化，强调速度、安全性和用户体验。
DE-CIX印度首次将Starlink卫星纳入互联网交换生态
DE-CIX印度宣布成为该国首个将星链纳入互联网交换生态系统的平台，开创历史先河。随着星链获得印度电信部商业许可证，预计2025年底或2026年初正式启动服务。星链将提供25-220Mbps的网速，为山区、农村等偏远地区提供真正的宽带服务。DE-CIX通过其全球Space-IX项目为卫星运营商提供互联服务，确保轨道网络与高性能地面基础设施的无缝连接。
AI供应商定价实验导致CIO成本波动不定
AI厂商正在试验各种定价策略和模式，为企业CIO部署AI技术带来成本不确定性。许多厂商采用订阅与使用量结合的混合定价模式，但这些策略并非固定不变，有些厂商甚至每几周就调整一次价格。面对激烈竞争和盈利压力，AI厂商价格波动频繁。专家建议CIO应避免厂商锁定，设置预算限制，采用类似云计算的成本控制策略来管理基于使用量的AI工具费用。
LegalPwn攻击：研究发现大语言模型易被法律文件中的恶意指令欺骗
Pangea安全公司研究人员发现了一种名为"LegalPwn"的新型攻击方式，通过在法律文档中隐藏恶意指令来欺骗大语言模型忽略其安全防护机制。该攻击利用了LLM对法律免责声明的合规要求，成功绕过了多个主流模型的安全检测。测试显示，OpenAI的GPT-4o、谷歌的Gemini 2.5等模型容易受到此类攻击，而Anthropic的Claude等模型则表现出更好的抵抗能力。
谷歌云在新加坡推出本地化Gemini AI服务
谷歌云在新加坡推出本地部署的Gemini AI模型，通过完全断网的Google分布式云服务，让政府机构和监管行业首次能在自有数据中心运行AI模型。新加坡政府科技局等机构将率先使用该技术。同时，谷歌云扩展了在新加坡公有云区域的数据驻留保证，支持本地机器学习处理。星展银行和职总平价等企业已开始应用相关AI能力。
博通VMware策略面临竞争压力：高定价推动客户流失
博通690亿美元收购VMware后，通过将客户从永久许可转向高价订阅模式，基础设施软件收入同比增长25%至66亿美元。然而激进的定价策略导致客户续费成本暴涨200%-1000%，引发大量客户流失。Nutanix等竞争对手趁机获得超2700名新客户，年度经常性收入达22.2亿美元。博通在大会上发布VCF 9.0平台，集成AI服务和安全功能以挽回客户。分析师认为博通短期财务表现强劲，但长期成功取决于能否在财务优化与客户保留间找到平衡。
首次实现真正意义上的"图像记忆"：希伯来大学突破3D生成技术瓶颈
希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统，首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家，能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制，MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法，为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。
AI挑战多步推理的秘密：MBZUAI团队揭示大模型"思考深度"的突破之路
MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制：固定深度模型在单步预测上表现优异，但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效，自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导，强调了真正推理与简单记忆的本质区别。
德国人这样改写文章，效果竟比ChatGPT还好！慕尼黑工业大学发布首个德语多层次文本改写数据集
慕尼黑工业大学研究团队创建了German4All，这是首个德语多层次文本改写数据集，包含超过25000个样本，每个样本都有五种不同复杂度的版本。他们使用GPT-4生成数据，并通过人工评估和AI法官系统进行质量控制，训练出的模型在德语文本简化任务上达到了最优水平，为德语文本处理研究提供了重要突破。
波斯语AI视觉模型的教育大考：卡塔尔和伊朗研究团队推出首个波斯语多模态评估基准
波斯语AI评估基准MEENA的发布填补了非英语视觉语言模型测试的空白。数据集包含约7500道波斯语原生题目，涵盖多教育阶段和学科领域，采用五种实验设计全面测试AI能力。研究发现AI在知识型任务上优于推理任务，存在明显的语言性能差距，为推动多语言AI技术发展提供重要参考。
人工智能的"注意力"竟然有极限？卢森堡大学团队揭示AI模型的隐藏困境
卢森堡大学团队首次从数学角度严格证明了AI注意力机制的容量限制。研究发现softmax归一化存在"注意力稀释"问题，单个注意力头最多只能区分80%的重要信息，且降低温度参数会导致训练不稳定。通过GPT-2实验验证了理论预测，为长文本处理和多头注意力设计提供了科学依据，解释了AI模型在处理长序列时性能下降的根本原因。
InternVL3.5：上海AI实验室的多模态AI新突破，让机器像人一样理解图文世界
上海AI实验室发布的InternVL3.5是新一代开源多模态大语言模型，能够同时理解图像和文字内容。该系统采用级联强化学习技术，推理性能提升16%，并通过视觉分辨率路由器实现4倍推理加速。在36项基准测试中表现优异，最大模型在多学科推理任务中得分77.7，接近商业模型水平，支持GUI交互、多语言处理等功能。
阿里巴巴推出Visual-CoG：AI绘画终于学会"分步思考"了
阿里巴巴推出Visual-CoG技术，首次让AI绘画学会"分步思考"。该技术通过语义推理、过程优化和结果评估三个阶段，显著提升了AI处理复杂描述的能力。测试显示，在计数、位置、颜色等关键指标上提升15-48%，特别是推理任务成功率达77.5%，为AI绘画的智能化发展开辟了新方向。
港大团队首次提出推理能力评估基准，让AI画图不再"按字面意思理解"
香港大学联合香港中文大学研究团队首次提出T2I-ReasonBench基准，系统评估AI绘图模型的推理能力。研究发现当前开源模型在处理习语理解、设计规划、知识推理和科学常识等需要深度思考的任务时表现严重不足，平均得分不到50分，而商业模型如GPT-Image-1表现相对较好但仍有提升空间。该研究揭示了AI绘图技术从"按字面理解"向"智能推理"发展的迫切需要。
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