法国生物制药公司赛诺菲正在大规模应用AI技术进行数字化转型,将AI整合到从新分子识别到药物配送的整个价值链中。公司通过数字加速器项目,结合预测模型和机器学习算法,可预测80%的物流中断。与谷歌云等合作伙伴携手,开发内部AI应用plai。巴塞罗那全球创新中心将创造300多个高技能岗位,专注于临床分析和预测模型开发,旨在提供更快速、精准的医疗解决方案。
AI是一把双刃剑,既能解放员工免于繁重工作,也可能夺走创造性任务。虽然今年已有超过8万名科技员工被裁,但企业领导者正寻求通过AI增强而非替代员工的策略。Parsons等公司投资培训项目,提升员工技能,实现了十年来最佳留任率。汤森路透采用"AI优先、人类主导"策略,部署Open Arena平台供员工实验AI工具。专家认为,AI将创造新就业机会,关键是企业要有积极愿景,通过技能提升帮助员工适应新角色。
云网络公司Cato Networks宣布收购以色列AI安全公司Aim Security,收购金额未披露。Aim Security成立于2022年,专注保护员工、应用程序和组织与AI的交互,提供AI使用的可见性、控制和治理。该平台可监控ChatGPT、微软Copilot等公共AI应用的使用,发现影子AI使用情况并降低风险。此次收购将使Cato Networks的SASE云平台扩展新的AI安全功能。
巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上,AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench,揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性,为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。
Meta等机构研究发现,让大语言模型学会使用外部工具比死记硬背所有知识更高效。研究通过数学证明和实验验证,传统的参数记忆存在严格容量限制,而工具学习能实现无限扩展且不损害原有能力。这为AI发展提供了新思路:从堆叠参数转向构建智能工具协作系统。
ROSE是一项突破性的视频编辑技术,能够彻底移除视频中的物体及其环境影响。由浙江大学等机构研发,该系统不仅删除目标物体,还智能处理阴影、反射、光照等五种副作用。通过3D渲染生成训练数据,采用引用式擦除和差异掩码预测等创新方法,ROSE在各项性能指标上全面超越现有技术,为视频编辑领域带来了新的可能。
新加坡南洋理工大学研究团队提出TriMM系统,这是首个融合RGB图像、深度图和点云数据的3D生成模型。通过协同多模态编码技术,系统能够同时利用彩色图像的丰富纹理和几何数据的精确结构信息,仅用4秒即可从单张图片生成高质量3D模型。该技术在多个数据集上的表现超越现有方法,为3D内容创作提供了新的解决方案。
戴尔科技推出Dell PowerProtect Data Domain All-Flash数据保护存储设备及多项软件组合更新,为企业安全保驾护航
微软研究院开发的rStar2-Agent是一个仅140亿参数的AI数学推理模型,通过创新的智能体强化学习方法,在AIME24数学竞赛中达到80.6%准确率,超越了6710亿参数的DeepSeek-R1等大型模型。该模型的核心创新包括GRPO-RoC算法、分布式代码执行环境和渐进式训练策略,仅用510个训练步骤和一周时间就达到顶级性能,展示了"小模型大能力"的技术路径,为AI发展提供了高效替代方案。
斯坦福大学和字节跳动联合研究团队开发出混合上下文(MoC)技术,革命性地解决了AI长视频生成中的记忆与计算难题。该技术将视频生成重新定义为信息检索问题,通过智能选择最相关历史信息,实现了85%稀疏化率,计算效率提升7倍,生成速度提升2.2倍,能稳定生成分钟级高质量连贯视频,为视频创作民主化开辟新路径。
Accenture研究团队推出MCP-Bench评估基准,通过连接28个真实服务器和250个工具构建复杂任务生态系统,测试AI助手处理现实多步骤任务的综合能力。研究发现即使顶级模型在基本工具使用上已趋成熟,但在多工具协调和长期规划方面仍面临重大挑战,为AI助手发展指明新方向。
英国谢菲尔德大学研究团队通过分析三类AI模型在软推理任务中的表现,发现了思维链推理的两面性:影响力和忠实性。蒸馏推理模型高度依赖推理过程并能纠错,而指令调优模型更多进行事后解释。研究揭示不同训练方法造就不同推理风格,对AI可解释性应用具有重要指导意义。
俄罗斯Sber AI实验室创建了史上最大规模的面部视频健康检测数据集MCD-rPPG,包含600名参与者的多角度视频和13种健康指标数据。他们开发的AI模型能仅通过观察面部视频就检测心跳、血压等健康指标,心跳检测误差仅4.86拍每分钟,处理速度比现有模型快13%。这项技术有望让智能手机变成便携健康监测设备,推动远程医疗和个人健康管理的发展。
aiOla公司研究团队首次为语音识别AI装上"思维透视镜",系统揭示了AI将声音转化为文字的内部机制。研究发现编码器不仅处理声音还理解语义,AI内部"知道"的信息比输出的更多,幻觉和重复问题可被精确定位和预测。这项突破性工作为构建更可靠的语音识别系统提供了理论基础,推动了AI可解释性研究的发展。
快手团队联合清华、浙大推出MIDAS数字人系统,通过创新的自回归视频生成框架实现多模态实时交互。系统采用深度压缩自编码器将视频压缩64倍,结合大语言模型处理音频、姿态、文本等多种输入,配合轻量级扩散头生成高质量视频。可支持双人对话、跨语言合成等应用,生成视频长达4分钟无明显质量下降,为数字人实时交互应用奠定重要技术基础。
上海AI实验室等机构联合开发了CODA系统,这是一个能够操作复杂专业软件的AI助手。它模仿人类大脑分工,分为负责规划的"大脑皮层"和负责执行的"小脑"两个部分,通过两阶段训练策略实现专业化和通用化。在四个科学软件的测试中,CODA平均成功率达到21.04%,显著超过传统方法,展现出良好的学习和适应能力。
谷歌DeepMind团队开发出突破性的AI元学习技术,让人工智能首次具备了类似人类的"举一反三"能力。通过结合元学习和神经网络架构自动搜索,AI系统能够快速适应全新任务,仅需传统方法十分之一的训练数据就能达到相似性能。这项技术在医疗诊断、个性化推荐等领域展现出巨大应用潜力,为AI从简单模式识别向真正智能学习的转变奠定了重要基础。
API管理工具厂商Kong宣布收购开源使用计量和计费平台开发商OpenMeter。此次收购将为Kong Konnect平台增加原生货币化功能,帮助企业大规模计量、定价和货币化API、AI令牌及数据流。随着API成为AI模型和服务的主要接口,传统计费系统面临挑战。整合预计2026年初完成,OpenMeter的7人团队全部加入Kong。
芬兰量子计算初创公司IQM Quantum Computers完成3.2亿美元B轮融资,累计融资总额达6亿美元。本轮融资由美国投资方Ten Eleven Ventures领投。IQM专注于超导量子比特计算机开发,其旗舰产品IQM Radiance提供20至150量子比特选择。公司计划利用资金扩展美国业务,建设云数据中心基础设施和制造产线,目标在2032年前实现百万量子比特规模。
Cohesity采用三层架构发展模式,包括成熟的备份恢复业务、快速成长的安全功能,以及新兴的AI能力。CEO表示收购Veritas后,公司结合了增长、技术开发和盈利能力,无需额外融资。公司将备份、安全和AI功能应用于数百EB级数据存储,并与Databricks等合作提供数据分析服务。Cohesity采用案例研究营销策略,通过获得行业领导者客户来推动品牌认知和销售增长。