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从算力高地到电力运营，中国方案再下一城
2025施耐德电气智算峰会上，全新EcoStruxure(TM) Energy Operation电力综合运营系统正式亮相，定位场站级智慧能源管理中枢，集技术领先性与本土适配性于一体。
智能体将调用企业API：Atlassian等巨头的前瞻布局
Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备，重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计，未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成，使企业平均提前5天收款；AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率；Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理，节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。
使用ChatGPT时大脑会发生什么？科学家进行了研究
MIT研究发现，使用生成式AI完成任务时，大脑运作方式与单纯依靠自身思考存在显著差异。研究显示，使用ChatGPT等工具的用户记忆力更差，神经连接活动减少，对所写内容的回忆能力明显下降。虽然AI工具能提高效率，但可能导致用户缺乏对知识的深度理解和掌控感。研究强调需要更多科学数据来了解AI使用对人类认知的长期影响。
花岗岩演示展现AI数据中心绿色挖掘能力
Earthgrid公司展示了突破性的等离子体挖掘系统，使用双2500千瓦等离子炬在花岗岩中开凿隧道。该技术替代传统柴油设备和爆破方式，显著降低环境影响。这项绿色挖掘工艺可高效铺设地下电力线和光纤网络，减少野火风险，为AI数据中心等高耗能基础设施提供可持续的能源解决方案，推动绿色计算发展。
OpenAI与谷歌合作测试TPU芯片但暂无大规模部署计划
OpenAI澄清虽在测试谷歌TPU芯片，但暂无大规模部署计划。该公司正摆脱对微软基础设施的依赖，寻求包括甲骨文、CoreWeave等多家算力供应商合作。OpenAI一直在硬件栈多元化方面努力，从英伟达DGX系统起步，现已使用微软Maia加速器、AMD Instinct MI300系列等多种硬件。公司还在开发自研AI芯片。分析认为，OpenAI可能因软件栈主要针对GPU优化，适配TPU架构需要额外时间和资源投入。
Cerabyte承诺到2030年推出快速、高密度、低成本的磁带替代方案
Cerabyte公司表示，到2030年将推出容量超过100PB的归档存储机架，带宽达2GBps，首字节访问时间少于10秒。该技术基于飞秒激光在玻璃基板上蚀刻陶瓷记录层，玻璃片存储在类似磁带的盒式存储器中。与磁带相比，该技术寿命超过100年，成本仅1美元/TB，数据传输速度1-2GBps。公司已获得Pure Storage等投资，正在开发试点生产系统。
研究机构能否教会AI自主扩展科学研究？波士顿大学团队揭示代码智能体的"研究盲区"
这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准，测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示，即使最优秀的智能体成功率也仅为25%，远低于实用化要求，揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。
俄罗斯研究团队推出光流估计新方法：让超高清视频分析更省内存、更精准
俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法，在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB，实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩，为高清视频分析技术的普及奠定基础。
毫米级相机也能拍出大片？这家中国团队用AI让超微镜头媲美专业设备
上海交通大学团队开发出毫米级超微相机系统，结合超薄光学镜头和AI图像修复技术，实现了前所未有的紧凑成像能力。该系统通过三路径扩散模型和空间感知修复算法，成功解决了超表面镜头成像质量差的问题，让比芝麻还小的相机也能拍出清晰照片，为未来的植入式医疗设备和微型成像系统开辟了新道路。
Unbabel团队突破性成果：如何让AI既能精通翻译又不失聊天本色？
Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。
当AI开始学会"说服"：莫斯科科学家让机器人学会了更有说服力的视觉判断
莫斯科科学家开发出"听众机制"训练方法，解决AI视觉偏好判断中推理不一致问题。通过让两个AI模型相互"对话"验证推理过程，新方法在ImageReward基准上达到67.4%准确率，并在现代图像数据集上显著提升泛化能力，为开发更可靠可解释的AI系统提供新思路。
AI被最新"空间推理"题目难倒了！EPFL和ETH科学家打造地狱级多模态测试，所有顶级模型全军覆没
瑞士EPFL和ETH研究团队发布MARBLE基准测试，专门评估AI的复杂空间推理能力。测试包含Portal游戏启发的M-Portal和3D拼图M-Cube两大任务，要求AI进行多步骤规划和3D空间组装。结果显示包括GPT-4o在内的12个顶级多模态AI模型几乎全部失败，在最难任务上准确率接近0%，暴露了当前AI在真正智能推理方面的重大缺陷。
机器人也能学会"物理直觉"？清华大学团队让AI世界模型变得更聪明
清华大学团队开发的RoboScape是首个真正懂"物理直觉"的机器人世界模型。通过创新的双分支架构和关键点学习机制，它能够生成既视觉逼真又符合物理定律的机器人操作视频，在多项评估中显著超越现有方法，为机器人智能化发展提供了重要技术突破。
北大科学家联手快手团队突破视频生成技术瓶颈：VMoBA让AI视频制作又快又好
北京大学与快手科技联合开发的VMoBA技术成功解决了AI视频生成的效率瓶颈，通过创新的"智能筛选"注意力机制，在提升2.92倍计算速度的同时保持甚至提高了视频质量。该技术专门针对视频数据特点设计了三项核心创新，有望显著降低高质量视频制作成本，推动视频内容创作的民主化进程。
阿里巴巴推出Ovis-U1：一个小而强的AI全能选手，能看图说话、画图作画还会修图
阿里巴巴推出Ovis-U1统一多模态模型，仅用36亿参数实现图像理解、文字生成图像、图像编辑三大功能。该模型在多项测试中超越专业模型，证明统一训练能相互促进不同AI能力。研究采用六阶段渐进式训练，创新设计精炼器模块提升性能，为开发全能AI系统提供新思路。
阿里巴巴扩展马来西亚和菲律宾AI云服务
阿里巴巴集团正在马来西亚和菲律宾新增数据中心以推动AI驱动增长。该公司云计算部门本周在马来西亚启用第三个数据中心，并计划10月在菲律宾开设第二个数据中心。阿里云还在新加坡设立全球能力中心，帮助超过5000家企业和10万名开发者使用先进AI模型。未来三年内，阿里巴巴将在全球多个地区加速云网络建设，承诺在AI基础设施上投资超过530亿美元。
超越计算机视觉：实验室培养大脑及其视觉机制
在人工智能与神经科学交叉领域的研究中，科学家正在探索自然发育的生物大脑与人工神经网络之间的异同。如今，实验室培养的生物类器官大脑为这一领域带来了新的复杂性。科学家使用干细胞培养出梨形大脑类器官，这些类器官甚至能够自主生长出眼睛。研究人员通过探索视觉与智能的关系，以及大脑-眼部缩放关系，为人工智能研究提供启发。
Digital Catapult获得英国先进连接技术里程碑式认证
Digital Catapult宣布获得O-RAN联盟认证，成为英国唯一的欧洲开放测试集成中心。该认证使其成为欧洲、中东和非洲地区第五个获此殊荣的中心。凭借此地位，Digital Catapult将能够为Open RAN产品和服务颁发O-RAN合规测试证书和互操作性徽章，支持开放网络生态系统发展，推动英国先进连接技术的研发和部署。
Cloudian：AI推理将需要海量存储空间
Cloudian创始人兼CEO Michael Tso表示，AI推理需要存储大量上下文数据，计算将需要靠近数据进行。AI需要记住用户的所有历史对话来提供个性化服务，这将产生海量存储需求。Cloudian正在构建全面的数据处理平台，集成更多计算能力，支持矢量化数据库和AI推理管道。该公司与英伟达合作，提供分布式大规模存储解决方案，支持客户选择不同的推理模块。
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