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大语言模型已遭遇瓶颈，是时候重新定义智能了吗？
大语言模型和生成式AI自诞生以来问题频发，从推理模型表现不佳到AI幻觉现象，再到版权诉讼，这些都表明当前技术路径可能并非通往真正智能的正确道路。专家认为，仅靠增加数据和算力的扩展模式已显现边际效应递减，无法实现通用人工智能。研究者提出智能应包含统计、结构、推理和目标四个层次的协调，并强调时间因果性的重要性。面对LLM技术局限，业界开始探索神经符号AI等替代方案。
微软推出智能体模式，让办公软件变身"氛围工作"助手
微软发布Microsoft 365新功能，知识工作者可通过文本提示生成复杂的Word文档或Excel电子表格。该功能包含两个产品：基于GPT-5的代理模式和基于Anthropic模型的Office代理。代理模式能进行多步骤工作规划和验证循环，目前仅支持Web版本。微软将此称为"氛围办公"，类似于氛围编程概念。不过在电子表格应用中存在风险，代理模式准确率为57.2%，而人类为71.3%，需要谨慎使用。
DeepSeek发布稀疏注意力技术降低AI推理成本
DeepSeek发布实验版本DeepSeek-V3.2-Exp，引入"稀疏注意力"技术来解决长对话处理中的计算瓶颈。该技术通过选择性处理词汇关系而非全量计算，将API成本降低50%。稀疏注意力并非新概念，OpenAI早在2019年就使用过类似技术，但DeepSeek声称实现了"细粒度稀疏注意力"的突破。基准测试显示该模型性能与前代相当，且开源发布。
Infinidat将全闪存阵列Infinibox SSA G4 F24容量提升一倍
Infinidat发布新款Infinibox SSA G4 F24全闪存阵列，存储容量从17PB提升至33PB，同时机架空间从14U缩减至11U。该产品采用8个78盘位的24TB驱动器替代原有的60盘位20TB配置。年内还将推出QLC驱动器选项，预计容量密度再增33%。新版本在InfuzeOS中原生集成对象存储功能，支持块、文件和对象存储混合部署，并可按5%增量扩容。
CIO如何平衡新兴技术与技术债务管理
技术创新尤其是AI发展速度超越以往，CIO面临数字化转型压力，学会避免盲目追逐最新技术模型。同时他们正应对前所未有的技术堆栈复杂性挑战，持续产生大量技术债务。德勤数据显示70%技术领导者认为技术债务是最大生产力消耗。专家建议CIO应在创新前先盘点现状，确保IT与业务目标对齐，采用模块化增量方式，避免过度关注新工具。
ServiceNow押注AI优先界面将定义企业AI未来
ServiceNow发布AI Experience多模态用户界面，主张界面而非模型将决定企业AI竞争胜负。该平台将AI代理、数据结构和工作流程整合到单一环境中，支持语音、图像和文本交互。公司已实现超3.5亿美元节省，AI代理可自动化89%支持工作流程。ServiceNow直接挑战微软和Salesforce，通过开放性集成和AI控制塔提供治理优势，力图成为企业AI的前门入口。
AI时代数据中心液冷技术变革与热管理策略演进
AI技术发展推动数据中心基础设施重构，新一代AI加速器使机架密度超过100千瓦，部分高达600千瓦，传统冷却系统面临极限。液体冷却市场年复合增长率达20%，成为增长最快的数据中心冷却细分领域。这不仅是冷却升级，更是架构演进。支持高密度AI工作负载需要从设施设计、散热、管道到配电和机架集成的全面重新思考，热管理已成为跨学科挑战。
高通骁龙X2 Elite Extreme笔记本芯片终于赶上苹果M4性能
高通发布新款骁龙X2 Elite Extreme笔记本处理器，经测试其性能已与苹果M4芯片基本持平。然而这种平衡可能无法持久，因为苹果预计将在明年上半年推出M5芯片，届时将重新拉开性能差距。尽管高通成功实现了英特尔未能做到的追赶，但当搭载骁龙新芯片的PC笔记本上市时，苹果可能已经再次领先。
Zayo与Equinix联合发布AI基础设施架构框架
为应对AI基础设施连接缺乏标准的问题，通信基础设施提供商Zayo与数字基础设施公司Equinix联合发布业界首个AI基础设施蓝图。该框架明确定义了高容量网络、互连枢纽、训练和推理数据中心的角色及连接模式。随着AI驱动的带宽需求预计到2030年增长六倍，该蓝图为新云服务商和AI提供商提供可扩展的私有连接指导。
Queen's大学重磅研究：程序员的角色即将彻底改变，从码农到智能体指挥官
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE，重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者，建立双向咨询机制和标准化文档系统，解决AI编程中的质量控制难题，为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
医疗AI的"显微镜革命"：西北工业大学团队发布首个超声影像专用智能助手EchoVLM
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM，通过收集15家医院20万病例和147万超声图像，采用专家混合架构，实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题，为医生提供智能辅助，推动医疗AI向专业化发展。
上海AI实验室突破自回归图像生成瓶颈：ST-AR让AI"先理解再创造"
上海AI实验室团队发现自回归图像生成模型存在局部依赖、语义不一致和空间不变性缺失三大问题，提出ST-AR训练方法。该方法通过掩码注意力、跨步骤对比学习和跨视角对比学习，让AI"先理解再生成"。实验显示，ST-AR将LlamaGen模型的图像理解准确率提升一倍以上，图像生成质量提升42-49%，为构建更智能的多模态AI系统开辟新路径。
上海交大团队提出ALIGN3方法：让AI像人类一样遵守场景化规则
上海交大等院校研究团队提出ALIGN3方法，通过三步思考法解决AI在不同场景下的规范遵守问题。研究开发了SPECBENCH测试平台，涵盖五个典型应用场景和103项规范。实验显示ALIGN3将AI规范对齐率提升11.89%，在几乎零额外成本下实现安全性和有用性的最佳平衡，为AI安全研究提供新范式。
香港城市大学突破性研究：让AI视频理解像侦探一样精准锁定目标
香港城市大学研究团队开发了一种全新的AI视频理解技术，让通用AI模型无需专门训练就能准确定位视频中的特定对象和动作。该方法通过分解复杂描述、优化注意力机制，在多个权威数据集上显著超越现有方法，为AI视频分析领域带来重要突破。
AI变身"千里眼"：中国农业大学团队让计算机精准识别遥感图像变化
中国农业大学研究团队开发了名为FSG-Net的遥感图像变化检测系统，通过频域-空域协同处理技术，能够精准识别卫星图像中的真实地面变化，同时有效过滤光照、季节等因素造成的虚假变化。该系统在三个权威数据集上达到90%以上的检测准确率，为城市规划、环境监测、灾害评估等领域提供了更可靠的技术支持。
中国科学家揭示大脑如何在"虚拟"中学习：记忆形成的神秘机制首次被完整解码
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究团队首次完整揭示了大脑在休息状态下巩固记忆的神经机制。研究发现大脑通过"神经回放"将短期记忆转化为长期记忆，海马体与大脑皮层通过精密的时序协调完成知识永久存储。这一突破性发现不仅解开了记忆形成的根本机制，还为治疗阿尔茨海默病、优化学习策略提供了科学依据，同时为人工智能发展提供了重要启发。
谷歌DeepMind揭秘：AI如何像侦探破案一样解决数学难题
谷歌DeepMind开发的AlphaProof和AlphaGeometry 2系统实现了AI数学推理的重大突破，采用神经符号方法让AI像人类数学家一样思考。两个系统分工合作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中获得满分，不仅能解决复杂数学问题，还能提供严格的证明过程。这项技术将革命性地改变数学教育、科学研究和各行业应用。
下一代智能工厂怎么建？开放自动化给出“解题思路”
2025工博会上，施耐德电气联合合作伙伴发布了“5G+边缘计算”系列报告的第三部《开放自动化赋能工厂智能化解决方案》。报告突出了软件定义自动化技术与工业蜂窝网络、边缘算力平台的最新融合成果，为智能工厂的产线管控、运营优化提供可复制的创新路径，也为企业转型提供可复制、可操作的参考蓝本。
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