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AI数学家的新突破：腾讯团队让机器学会"分工"解奥数题
腾讯AI实验室提出突破性"分工合作"方法解决AI数学推理难题，通过推理者和证明者两个专门系统的协作，成功攻克5个此前无人能解的国际数学奥林匹克竞赛题目，在AI数学推理领域实现重要突破，为复杂智能任务的解决提供了全新思路。
亚马逊Nova Premier能造出生化武器吗？三大风险领域全面安全评估揭秘
亚马逊发布Nova Premier AI模型的首个全面安全评估报告，针对化学生物武器、网络攻击和AI自主研发三大高风险领域进行了系统性测试。研究采用自动化基准测试和人工评估相结合的方法，并邀请第三方机构独立验证。结果显示Nova Premier虽然在各领域知识水平有所提升，但实际危险操作能力仍在安全阈值内，可安全向公众开放。
人工智能学会了分享知识：Yale大学团队让AI智能体拥有"共同记忆"
Yale大学等机构联合开发的Agent KB系统让AI助手们能够像人类一样分享经验和知识，通过"师生协作"模式和跨领域知识迁移，在GAIA和SWE-bench基准测试中取得了显著的性能提升，其中最困难任务的成功率提升了近20个百分点，为AI发展开辟了"集体智慧"的新范式。
世界模型的全新架构：卡内基梅隆大学团队提出PAN模型，让AI拥有"大脑中的虚拟世界"
卡内基梅隆大学研究团队深入分析了当前世界模型的根本缺陷，提出了PAN架构。该研究发现现有系统过分关注视觉效果而忽略智能推理，提出混合表示和多尺度推理的解决方案。PAN采用离散标记和连续嵌入的组合，通过增强的大语言模型和扩散预测器实现真正的"思想实验"能力，为AI从内容生成器向智能推理系统的转变提供了新路径。
阿里巴巴等机构提出SingLoRA：用一个矩阵就能让AI模型学会新技能的神奇方法
这项由以色列理工学院等机构完成的研究提出了SingLoRA方法，用单一矩阵替代传统LoRA的双矩阵设计，解决了AI模型微调中的稳定性问题。该方法在保持性能的同时将参数量减少一半，在语言理解和图像生成任务中都表现出色，为大模型的高效适应提供了新的解决思路。
埃及方言AI语言模型Nile-Chat：阿拉伯语与拉丁字母双文字系统首次突破
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出世界首个支持埃及阿拉伯语双文字系统的AI语言模型Nile-Chat，能同时理解和生成阿拉伯文字和拉丁字母书写的埃及阿拉伯语。该模型采用创新的混合专家架构，在各项测试中显著超越现有模型，为超过1亿埃及阿拉伯语使用者提供了更精准的AI语言服务。
让机器变得更聪明：本古里安大学研究团队的"差分"魔法如何让AI不再"走神"
本古里安大学研究团队开发了Diff-Mamba，这是对高效AI架构Mamba的重要改进。该技术通过创新的"差分"机制解决了AI系统容易"走神"的问题，让AI能够更好地专注于重要信息、过滤无关内容。实验证明，Diff-Mamba在语言理解、信息检索和长文本处理方面都有显著提升，为构建更可靠、更高效的AI系统提供了新思路。
巴黎萨克雷大学突破图网络公平性难题：让AI生成的关系网络告别偏见
这项研究首次系统性解决了图扩散模型的公平性问题，提出了FAROS框架，通过在生成过程中智能切换节点属性来消除偏见。该方法无需重新训练模型，在保持准确性的同时显著提升了公平性，在多个数据集上实现了帕累托最优的性能权衡，为构建更公平的AI系统提供了实用工具。
苹果公司的AXLearn：让AI巨型模型训练变得像搭积木一样简单
苹果公司研究团队开发了AXLearn，一个模块化的大型AI模型训练系统。该系统采用严格的组件封装设计，能在GPU、TPU、Trainium等异构硬件上运行，将添加新功能的代码量从数百行减少到10行，实现了常数级的复杂度增长。研究团队创造了"代码行复杂度"指标来量化模块化优势，并通过大规模实验证明了系统的高性能和扩展性。
NetBox Labs获得3500万美元融资推动基础设施运营现代化
网络和基础设施管理技术提供商NetBox Labs完成3500万美元B轮融资。该公司是开源网络基础设施管理平台NetBox的商业化运营方，服务数万家企业用户，包括数十家财富500强公司。NetBox已成为现代技术基础设施构建、管理和自动化的标准平台，可加速创新、简化运营并支持AI应用场景。
边缘计算趋势：采用现状、挑战与未来展望
ITPro Today针对IT专业人士进行的边缘计算策略调查显示，55%的受访者对边缘计算概念仅"有所了解"，21%的组织IT预算中边缘计算投资不足5%，而33%的组织至少投入10%。性能提升和安全性是采用边缘计算的主要驱动因素，分析和数据缓存是主要应用场景。Microsoft Azure IoT Edge是最广泛使用的边缘平台，混合云-边缘模型成为主流架构。成本仍是边缘计算采用的最大障碍。
Liqid发布支持CXL 2.0内存池的可组合GPU服务器
Liqid发布了新产品，支持主机服务器应用程序访问由GPU、内存和存储池构建的动态编排GPU服务器系统，专注于AI推理和代理应用。该公司从PCIe Gen 4架构升级至PCIe 5，支持CXL 2.0内存池化。新产品包括Matrix软件、可组合GPU服务器、可组合内存和I/O加速器等。系统提供两种配置：UltraStack可为单台服务器提供最多30个GPU和100TB DRAM；SmartStack可在最多20个服务器节点间池化30个GPU。
Uber携手Lucid和Nuro部署2万辆自动驾驶出租车
Uber宣布与Lucid和Nuro合作部署至少2万辆自动驾驶出租车。Lucid负责制造基于Gravity电动SUV的改装车辆，Nuro提供自动驾驶软件。车辆搭载英伟达DRIVE Thor芯片的Nuro Driver模块，具备L4级自动驾驶能力。该服务将于2026年底在美国单一城市启动，随后6年内部署超过2万辆车辆。
Mistral的Le Chat聊天机器人推出"深度研究"模式，生产力大幅提升
法国AI实验室Mistral为其Le Chat聊天机器人推出多项新功能，包括"深度研究"模式、原生多语言推理和高级图像编辑功能。深度研究模式将Le Chat转变为协调研究助手，能够规划、澄清需求、搜索和综合数据。该功能面向消费者和企业用户，可进行详尽的旅行规划分析和企业研究。Mistral专注于将Le Chat集成到企业生态系统中，支持本地数据连接，无需上传至云端。新增的项目功能帮助用户组织聊天、文档和想法，多语言推理现已支持法语、西班牙语、日语等。
AWS为S3新增向量存储桶以降低RAG存储成本
AWS为S3对象存储新增向量存储桶功能，旨在降低Amazon OpenSearch Service中低频访问向量的存储成本。该功能专为向量数据存储设计，可将上传、存储和查询向量的总成本降低90%。新的向量存储桶提供专用API，无需预配置基础设施即可存储和查询向量数据。每个存储桶最多支持10000个向量索引，每个索引可容纳数千万个向量。该功能已与Amazon Bedrock Knowledge Bases集成，支持构建RAG应用程序，并可与OpenSearch Service协同工作以优化成本。
谷歌计划重塑安卓与ChromeOS：双平台融合之路
谷歌澄清ChromeOS不会完全转变为Android，而是基于Android底层技术构建ChromeOS体验，实现更高性能和更好的设备协同。新的统一代码库将减少开发工作量，简化AI功能访问，同时保持ChromeOS的安全性和管理能力。这一变化可能影响入门级Chromebook的硬件要求，但将为两个平台带来显著优势，包括更好的Android应用兼容性和多用户支持。
Hammerspace推动开放闪存平台重新思考AI数据存储
开放闪存平台（OFP）旨在用直接访问的闪存盒替代全闪存阵列，每个闪存盒配备控制器DPU、Linux系统和并行NFS软件。该倡议由Hammerspace主导，针对新云、超大规模和AI公司在数据中心设计演进中面临的基础设施限制。OFP通过结合IPU/DPU技术、闪存优化机箱和Linux协议，提供高密度、低功耗的存储解决方案，满足AI应用从PB级向EB级数据容量需求的扩展。
当今十大最具影响力的ERP厂商
ERP系统市场近年来相对稳定，但AI正在改变一切。供应商们正竞相在产品组合中嵌入AI功能，构建包括可组合应用、集中数据存储和可扩展云平台的生态系统。Oracle凭借AI投资超越SAP成为ERP收入领导者，而AI代理已从实验阶段进入实际应用，能够管理整个工作流程并进行自动化决策。本文盘点了Oracle、SAP、微软等十大最具影响力的ERP厂商及其AI战略。
自动化攻击机器人成云安全最大威胁，攻击时间缩短至分钟级
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁，网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间，从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展，"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力，但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载，应用运行时安全最佳实践。
Google和McKinsey发布AI心理健康指南，推动治疗任务分担模式
面对心理健康专业人士短缺问题，谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》，提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型，AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员，并运用AI进行管理支持，有望缓解治疗服务供需失衡问题。
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