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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。
Cohere发布企业级视觉模型Command A Vision
加拿大AI公司Cohere发布了Command A Vision视觉模型，专门针对企业应用场景。该模型拥有1120亿参数，仅需两个GPU即可运行，能够处理图表、图形、扫描文档和PDF等企业常见视觉数据。在九项基准测试中，Command A Vision平均得分83.1%，超越了GPT-4.1、Llama 4等竞争对手。该模型采用开放权重系统，支持23种语言，旨在为企业提供成本优化的多模态AI解决方案。
日立Vantara将VSP One SDS扩展至谷歌云平台
日立Vantara将其虚拟存储平台VSP One软件定义存储移植到谷歌云平台，构建跨本地、AWS和GCP的统一虚拟数据平面，支持块、文件和对象存储。新版本增加双向异步复制、精简配置和高级数据压缩功能，可降低云存储成本达40%，并承诺99.999%的连续可用性。通过VSP 360服务控制平面进行管理。
Sunswift车队部署无线广域网备战世界太阳能挑战赛
Sunswift赛车队在即将到来的普利司通世界太阳能挑战赛前，在赛车和支援车辆上部署了爱立信智能链路绑定技术。该赛事将于2025年8月24-31日举行，路线全长3000公里，从达尔文到阿德莱德。爱立信的智能链路绑定技术将结合蜂窝、卫星和有线等多个广域网链路，为车队提供实时遥测数据收集、视频直播和通信支持，确保在极具挑战性的赛事环境中保持不间断连接。
Deep Cogito发布四款开源混合推理大语言模型，具备自我改进"直觉"能力
旧金山AI研究初创公司Deep Cogito发布四款新的大语言模型，参数规模从700亿到6710亿不等。这些模型采用混合推理系统设计，能够学习更有效的推理方式并自我改进。通过迭代蒸馏放大技术，模型将推理过程内化到训练中，发展出"机器直觉"，使用比同类模型短60%的推理链条就能达到相似性能。模型在数学、法律推理和多跳问题等任务中表现出色，训练成本仅350万美元。
亚马逊DocumentDB无服务器数据库助力智能体AI发展并降低成本
AWS推出Amazon DocumentDB Serverless正式版，为MongoDB兼容的文档数据库带来自动扩缩容功能。该服务专门针对智能体AI工作负载的不可预测需求模式，通过按需计费模式，相比传统预置数据库可降低高达90%的成本。无服务器架构消除了容量规划需求，自动匹配实际使用量，特别适合AI智能体的突发性资源消耗模式，为企业AI应用提供更灵活高效的数据库基础设施。
英伟达CEO黄仁勋与Zoom CTO 黄学东在2025年斯坦福AASF峰会炉边对话实录
从4万亿芯片帝国到AI革命，黄仁勋揭秘英伟达30年创新密码：'你必须相信你所相信的'。当计算成本10年下降10万倍，人类将面临怎样的未来？这场斯坦福对话给出了颠覆性答案。
AI"看"视频推理有了新突破：中大团队让机器像人一样理解视频中的时间关系
香港中文大学团队首次将DeepSeek-R1推理范式应用到视频理解，开发出Video-R1系统。该系统通过创新的T-GRPO训练方法，让AI学会利用视频时序信息进行深度推理，而非简单识别画面。在多项测试中表现优异，甚至在空间推理任务上超越GPT-4o，为AI视频理解开辟新道路。
计算机也能看图说话了？上海AI实验室发布视觉推理新突破
上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。
北大与腾讯联手破解AI智能体难题：让机器像人类团队一样协作思考
这项由北京大学主导、联合多家国际顶尖机构完成的研究，首次系统性地梳理了大语言模型智能体领域的完整技术图谱。研究提出了"构建-协作-进化"的统一框架，深入分析了智能体的技术架构、应用场景和发展挑战，为理解这一前沿技术提供了重要指南，对推动AI智能体技术的健康发展具有重要意义。
大语言模型也能瘦身减脂？斯坦福理工学院研究团队推出AdaptiVocab让AI"说话"更高效
以色列理工学院研究团队开发了AdaptiVocab技术，通过为大语言模型定制专业领域词汇表来提升AI效率。该方法将常见专业词汇组合（如"量子力学"）整合为单个处理单元，减少了25%以上的计算步骤，同时保持文本生成质量不变。这种"精工定制"思路为AI优化提供了新方向，有望显著降低专业领域AI应用的运营成本。
让AI不再唠叨：Rice大学研究团队揭秘如何让聊天机器人言简意赅
Rice大学研究团队发布的这篇综述论文系统分析了大型语言模型推理效率问题。研究发现AI在回答简单问题时经常"过度思考"，生成冗长推理过程，增加成本和延迟。论文将解决方案分为三类：优化训练方法、动态调整推理过程、改进用户提示词，为开发更高效的AI推理系统提供了全面指导。
新加坡国立大学突破：让AI像看电影一样记住长视频的每个细节
新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。
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