/
马斯克的xAI与沙特Humain就数据中心交易进行洽谈
马斯克旗下AI初创公司xAI正与沙特方面就租赁数据中心容量进行谈判，寻求在能源成本低廉地区扩展基础设施。谈判涉及两个潜在合作伙伴：沙特支持的AI公司Humain提供数千兆瓦容量方案，以及另一家正建设200兆瓦设施的公司。后者更具短期可行性。这些数据中心将为xAI的计算密集型AI模型提供算力支持。
谷歌将AI技术引入核反应堆业务
谷歌与西屋电气公司合作，将生成式AI模型应用于核反应堆建设和运营优化。双方计划结合西屋的HiVE GenAI系统和bertha大语言模型与谷歌云技术，简化新核电站建设并提升现有反应堆性能。西屋声称其核能AI技术基于75年专有数据训练。此举旨在满足美国电网日益增长的能源需求，特别是AI数据中心快速增长带来的电力消耗。
Google为Discover功能新增AI生成摘要
谷歌正在其个性化内容流Discover中引入AI生成摘要功能，该功能已在美国的Android和iOS用户中开始推广。摘要卡片会显示新闻网站标志和AI生成的内容片段，用户可点击查看更多相关文章。谷歌声称此举能帮助用户更好地选择想要访问的页面，但出版商担心这会进一步减少点击流量。据估计，包含AI概览的搜索结果中有64%最终没有产生点击。该功能首先专注于体育和娱乐等热门生活方式话题。
Meta开发会说话的AI虚拟角色：从语音到电影级视频，一句话就能"变出"会对话的人物
Meta联合滑铁卢大学开发的MoCha系统实现重大突破，仅需语音和文字描述就能生成电影级会说话的虚拟角色视频。该技术突破传统局限，无需参考图片等辅助条件，还能实现多角色对话场景，在唇音同步、表情自然度等方面显著超越现有方法，为内容创作、教育、娱乐等领域带来革命性变化。
把家里老设备组装成超级计算机：阿联酋研究团队让70B大模型在普通家庭设备上飞速运行
阿联酋和中国研究团队联合开发prima.cpp系统，成功实现70B大模型在普通家庭设备集群上运行。该系统通过创新的管道环形并行技术和Halda调度算法，将响应速度提升15倍至600毫秒，内存压力控制在6%以下，为AI技术民主化提供了新路径。
Moonshot AI发布Kimi-VL：仅用3B参数就能媲美大型AI的超级视觉模型
Moonshot AI发布了新一代视觉语言模型Kimi-VL，该模型采用混合专家架构，仅用2.8B激活参数就能媲美大型模型性能。其创新包括原生分辨率视觉编码器、128K长上下文处理能力和长链思考推理机制。在多项基准测试中，Kimi-VL在数学推理、文档理解、智能体任务等方面表现出色，证明了小参数高效能的设计理念，为AI技术的普及和可持续发展提供了新思路。
清华大学最新发现：AI强化学习训练可能是个"伪命题"？
清华大学研究团队通过大规模实验发现，当前备受推崇的强化学习训练方法（如训练GPT-o1的技术）并未真正提升AI的推理能力，而是让模型更善于从已掌握的推理方法中选择正确答案。研究涵盖多个模型和任务，揭示了AI能力提升背后的真实机制与普遍认知的差异。
ByteDance发布Seaweed-7B：用更少资源训练出媲美大模型的视频生成AI
ByteDance Seed团队发布的Seaweed-7B研究展示了如何用相对较少的计算资源（665,000 H100 GPU小时）训练出高质量视频生成模型。这个70亿参数的模型通过精细的数据处理、创新的VAE压缩技术、混合流架构和多阶段训练策略，在图像转视频任务中排名第二，在多项评估中超越了参数量更大的竞争对手，同时推理速度快62倍，证明了中等规模模型的巨大潜力。
微软沙特阿拉伯研究团队发布Kuwain 1.5B：用"语言注射"技术让英文AI秒懂阿拉伯语
沙特阿拉伯misraj.ai团队开发了Kuwain 1.5B，一个仅15亿参数的阿拉伯语-英语双语AI模型。他们创新性地提出"语言注射"技术，在英语模型基础上增加8个新层专门处理阿拉伯语，同时保持原有层冻结。通过扩展26000个阿拉伯语词汇和9:1的数据配比，实现了阿拉伯语性能8%提升，英语能力完全保持，训练成本降低70%。该方法可推广到其他语言，为多语言AI发展提供了高效经济的新路径。
人工智能学会了"无师自通"：清华大学团队让AI在没有标准答案的情况下自我进化
清华大学研究团队开发出TTRL技术，让AI无需标准答案即可自我学习。通过"多数投票"机制，AI分析自己的多个解答找出最佳答案并以此改进。在数学竞赛中表现卓越，AIME 2024正确率提升159%。这种"无师自通"能力标志着AI向真正自主智能迈进的重要突破。
KAIST团队开发PaperCoder：让AI读懂科学论文，自动生成完整代码
KAIST团队开发了PaperCoder，一个能够自动将机器学习论文转化为完整代码仓库的AI系统。该系统通过规划、分析、编码三个阶段，解决了80%科学论文缺乏代码实现的问题，在评估中获得88%专家认可，生成的代码只需微调0.81%即可执行。
AI合作推理新突破：让多个AI像团队一样实时协作解决复杂问题
这项来自Yandex和多所国际院校的突破性研究首次实现了多个大语言模型的实时协作推理，让AI能像人类团队一样即时分享思考过程并自发分工合作。通过创新的共享注意力缓存技术，多个AI可以同时处理复杂问题，避免重复劳动，相互纠错验证，显著提升解题效率和准确率，为AI从单体智能向群体智能转变开辟了新路径。
英伟达联手斯坦福：一口气生成一分钟连贯视频，AI终于会讲故事了
英伟达与斯坦福等顶尖机构联合开发的TTT技术首次让AI学会"讲故事"，能生成长达一分钟的连贯视频。该技术采用"边做边学"的创新方法，让AI在生成视频时持续优化记忆能力，在人类评估中比现有最佳方法领先34个Elo积分，展现出革命性的长视频生成能力。
华盛顿大学：让AI从一个数学题中学会推理——颠覆性"单例强化学习"研究震撼发布
华盛顿大学联合微软研究团队发现，AI仅用一道数学题训练就能将推理能力从36%提升至74%，颠覆了传统"海量数据才能训练强AI"的观念。这种"单例强化学习"方法在多种模型上都显示出惊人效果，揭示了AI内在推理潜力的激发机制，为低成本训练高性能AI系统开辟了新路径。
AI如何让屏幕上的文字变得栩栩如生：南京大学团队的神奇文字生成器
南京大学团队开发的TextCrafter系统成功解决了AI图像生成中多文字准确渲染的技术难题。该系统采用三阶段策略：实例融合、区域隔离和文字聚焦，实现了73.7%的文字准确率，相比基础模型提升45%以上。同时创建了包含2000个复杂场景的CVTG-2K评测数据集，为该领域建立了新标准。作为无需训练的即插即用技术，TextCrafter在广告设计、内容创作等领域具有广阔应用前景。
清华大学团队重磅发布：一个AI模型既会画画又会"思考"图片，颠覆传统人工智能设计
清华、浙大等高校联合研发MergeVQ框架，首次实现单一AI模型同时精通图像理解与生成。通过创新的信息分层处理和Token合并技术，该系统用传统方法五分之一的计算资源达到更优性能，在ImageNet测试中展现突出效果。这一突破为AI视觉技术的高效化和普及化开辟新路径，有望推动智能相册、内容创作、电商推荐等多领域应用发展。
NVIDIA发布数据秘籍：如何让AI模型变得更聪明，只需调整"饮食搭配"
NVIDIA联合佐治亚理工学院发布CLIMB框架，首次实现AI训练数据配方的全自动优化。该系统能智能分析和分类海量网络数据，通过迭代搜索找出最佳数据混合比例。实验显示，使用CLIMB优化的数据配方训练的1B参数模型性能超越Llama-3.2-1B达2%，在特定领域提升可达5%。研究团队已开源相关数据集。
联合健康集团首席数字官：速度是最大的知识产权
联合健康集团首席数字与技术官Sandeep Dadlani正领导着医疗行业最雄心勃勃的数字化转型之一。作为年收入近3000亿美元的巨头企业，该公司通过United AI Studio平台大规模部署AI解决方案，每年处理1亿通客服电话。Dadlani强调"速度是最大的知识产权"，通过数字优先策略服务5500万用户，利用AI技术帮助临床医生专注于护理而非行政工作，推动医疗系统效率提升。
Index Engines获得AI持续训练对抗网络威胁专利
Index Engines获得一项新专利，可对AI/ML模型进行针对真实攻击模式的持续训练。该公司的CyberSense产品利用AI和机器学习分析检测非结构化数据内容随时间的变化，以识别可疑行为和勒索软件相关损坏。其研发实验室开发了软件，在受控洁净室环境中自动摄取和行为分析勒索软件变体，训练AI模型应对真实攻击模式。企业战略集团验证该方法检测勒索软件损坏的有效率达99.99%。
Claude Code营收暴涨5.5倍，Anthropic推出分析仪表板
Anthropic为其Claude Code AI编程助手推出综合分析仪表板，帮助企业技术领导者了解AI编码工具投资回报。新仪表板提供详细指标，包括代码接受率、用户活动、支出数据等。自5月推出Claude 4模型以来，Claude Code活跃用户增长300%，收入增长超过5.5倍。客户包括Figma、Rakuten等知名科技公司。该工具定位为高端企业解决方案，具备"智能体"能力，能理解整个代码库并进行协调性修改。
京公网安备 11010802021500号
