/
Sonair开发机器人安全3D超声波传感器
挪威公司Sonair开发出基于高频声波的ADAR传感器，为机器人提供三维环境感知能力。该传感器通过发射超声波并捕捉回声来构建周围环境的立体图像，补充机器人摄像头和其他传感器的不足。相比传统激光雷达技术，声波传感器能提供更全面的数据覆盖。公司刚完成600万美元融资，计划扩大技术应用规模，目标是让这项技术普及到所有机器人中。
AI投资热潮不减，投资者更注重长期回报策略
尽管AI领域充满疲劳情绪的报道，但资金流动并未放缓。2025年上半年全球创业投资达1628亿美元，其中64%来自AI交易。以色列风投公司Glilot Capital宣布募资5亿美元，将管理资产总额提升至10亿美元以上。该公司专注于网络安全与AI基础设施领域，认为这些领域将产生持久回报。投资者正从追求快速收益转向长期价值创造，特别关注具有明确盈利路径的AI原生公司。
MongoDB为本地开发者提供混合搜索和向量功能
MongoDB宣布将此前仅在Atlas云平台提供的搜索和向量搜索功能扩展到自管理部署环境，包括社区版和企业版。该功能为数百万本地和内部部署环境的开发者提供先进的AI构建工具，现已进入公测阶段。开发者可以在不依赖第三方搜索引擎或向量数据库的情况下测试和构建AI应用，获得MongoDB架构内嵌的全文、语义和混合搜索能力。此次更新还推出8.2版本，性能显著提升。
Arm64架构Linux的UEFI安全启动现状分析
随着Arm设备普及和Linux在该平台的广泛应用，UEFI安全启动在Arm64架构上的实现成为关注焦点。与x86平台不同，Arm设备固件多样化且缺乏统一标准，多数设备使用u-boot引导程序提供UEFI规范支持。虽然Linux发行版在软件层面已基本准备就绪，但硬件固件层面仍面临挑战，需要用户自行创建和部署证书密钥。
华为发布 “4+10+N”中小企业智能化方案，打通迈向智能世界“最后一公里”
华为常务董事汪涛发布了 “4+10+N”中小企业智能化方案，以一站式场景化方案助力中小企业打通迈向智能世界的“最后一公里”。
从润滑油到冷却液：AI热潮下，嘉实多的液冷突围记
9月10日，在北京开放数据中心大会上，嘉实多热管理事业部大中华区业务总监仇圆圆直言：“液冷是一个必选项，而不是可选项。”
Pulumi推出首个平台工程智能体，革新云基础设施管理
基础设施即代码公司Pulumi发布业界首个"平台工程AI代理"Pulumi Neo，旨在通过智能AI技术加速云基础设施管理自动化。该AI助手基于公司旗舰IaC技术构建，能够管理任何公共、私有或混合云平台基础设施，全面理解云依赖关系并执行变更、监控结果、维护合规性。早期用户反馈显示，基础设施交付能力提升10倍，应用部署速度加快75%，政策违规减少90%。
百川智能发布全能AI助手：一个模型同时理解文字、图片、视频和语音的技术突破
百川智能发布突破性AI模型Baichuan-Omni-1.5，实现文字、图像、视频、音频的统一理解与生成。该7B参数模型在多项测试中超越同类产品，特别在医疗图像理解方面达到83.8%准确率，超过72B参数竞争模型。研究团队使用500亿高质量多模态数据，创新的四阶段训练策略，以及独创的音频处理技术，解决了多模态AI的关键技术难题，为人机交互开辟新方向。
打造更公平的AI训练：Mozilla和EleutherAI联手制定开放数据集最佳实践指南
Mozilla和EleutherAI联合发布了一份关于创建开放授权大语言模型训练数据集的最佳实践指南。该研究通过召集30位专家，制定了七个核心原则和详细的技术建议，旨在解决当前AI训练数据版权争议、透明度不足等问题，推动构建更加开放、公平和可持续的AI生态系统，为未来AI发展提供了重要的指导框架。
腾讯AI实验室发现：聪明的AI也会"思维跳跃"，新方法让机器学会深度思考
腾讯AI实验室发现先进AI模型存在"思维不足"问题：在解决困难问题时频繁跳跃思路而非深入思考，导致错误答案消耗225%更多资源。研究团队提出TIP方法，通过惩罚思维切换来训练AI专注力，显著提升推理效率和准确性。这项发现改变了我们对AI推理过程的认知，强调深度思考比广度探索更重要。
香港大学团队推出MangaNinja：让线条画自动变彩图的AI绘画助手
MangaNinja是香港大学团队开发的AI线条画上色系统，能够根据参考图自动为黑白线条画精确上色。该系统采用双分支架构和渐进式补丁打乱训练策略，即使参考图与线条画姿势差异很大也能准确匹配。用户可通过点控制功能实现精细调节，支持多参考图融合和跨角色创意上色。在综合测试中表现优异，为动画制作和数字艺术创作提供了强大工具。
学会批评比学会模仿更有效：AI从"差评师"变身"数学高手"的奇妙旅程
加拿大滑铁卢大学研究团队发现，让AI学会"批评"错误答案比学会"模仿"正确答案更能提升数学推理能力。这种"批评微调"方法仅用5万样本训练1小时，就达到了传统方法用250万样本的效果，在六个数学基准测试中平均提升4-10%，为AI训练开辟了新路径。
AI"人情味"大突破：让冷冰冰的聊天机器人变得温暖如朋友
这项由土耳其研究者完成的研究通过创新的训练方法，成功让大语言模型的对话变得更加自然和富有人情味。研究团队使用对比学习的方式，让AI学会区分正式冷淡和温暖友好的表达方式，在真人评测中获得了近90%的支持率，同时基本保持了原有的专业能力，为人机交互的未来发展开辟了新的可能性。
斯坦福大学发布BIOMEDICA：从2400万张医学图片中诞生的AI医生助手
斯坦福大学研究团队构建了包含2400万医学图像的BIOMEDICA数据库，并开发出性能卓越的BMC-CLIP医学AI模型。该项目通过从600万篇科学文献中提取图像和文字，创建了医学领域最大的开放数据集，在40项医学任务测试中平均性能提升6.56%，计算效率提高10倍，为医学AI发展提供了重要基础资源。
让机器人也能"理解"世界：北大团队打造会思考的通用机械手
这项由北大团队开发的OmniManip系统，通过创新的物体中心表示方法和双重闭环控制，让机器人能够理解自然语言指令并在复杂环境中精确操作。系统在12项真实任务测试中达到68.3%成功率，远超传统方法，展现了从服务机器人到工业制造等广泛应用前景。该技术为实现真正智能的通用机器人奠定了重要基础。
微软推出CoRAG：让AI学会像侦探一样一步步搜索信息
微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创造新纪录。用户可根据需求选择不同计算策略，平衡性能与成本。
南京大学团队突破视频超分辨率技术：让模糊视频重获新生的神奇方法
南京大学团队开发出STAR视频超分辨率技术，通过借用文本生成视频模型的智慧，配合局部信息增强模块和动态频率损失机制，成功解决了现实世界视频修复中的画质模糊和时间不连贯问题。该技术在多项测试中表现优异，特别是在处理人脸和文字等细节内容时效果显著，为珍贵但画质不佳的视频修复提供了全新解决方案。
京公网安备 11010802021500号
