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Cyera获得4亿美元融资专攻AI数据安全，估值达90亿美元
人工智能和数据安全公司Cyera宣布完成4亿美元后期融资，估值达90亿美元。此轮F轮融资由贝莱德领投，距离上次融资仅6个月。随着95%的美国企业使用生成式AI，AI应用快速普及带来新的安全挑战。Cyera将数据安全态势管理、数据丢失防护和身份管理整合为单一平台，今年推出AI Guardian扩展AI安全功能。
上海AI实验室研究者想出妙招：让AI像优秀学生一样高效思考，告别“想太多“毛病
上海AI实验室开发RePro训练方法，通过将AI推理过程类比为优化问题，教会AI避免过度思考。该方法通过评估推理步骤的进步幅度和稳定性，显著提升了模型在数学、科学和编程任务上的表现，准确率提升5-6个百分点，同时大幅减少无效推理，为高效AI系统发展提供新思路。
SAP推出全新AI功能助力零售业数字化转型
SAP在2026年全国零售联盟大展上发布了一系列新的人工智能功能，将规划、运营、履约和商务更紧密地集成到其零售软件组合中。这些更新旨在帮助零售商管理日益复杂的运营，应对客户参与向AI驱动发现和自动化决策的转变。新功能涵盖数据分析、商品销售、促销、客户参与和订单管理等领域，大部分功能计划在2026年上半年推出。
MIT团队让机器人终于不再“卡顿“：一种让机器人像人一样流畅反应的突破性技术
MIT团队开发的VLASH技术首次解决了机器人动作断续、反应迟缓的根本问题。通过"未来状态感知"让机器人边执行边思考，实现了最高2.03倍的速度提升和17.4倍的反应延迟改善，成功展示了机器人打乒乓球等高难度任务，为机器人在动态环境中的应用开辟了新可能性。
Gmail推出个性化AI收件箱与智能搜索等多项新功能
谷歌为Gmail推出全新AI收件箱，提供个性化任务概览和重要更新提醒。新功能包括"建议待办事项"和"话题跟进"两个板块，帮助用户管理优先级邮件和分类更新。Gmail还引入自然语言搜索的AI概览功能，以及类似Grammarly的"校对"工具。此外，原本仅限付费用户的"帮我写邮件"、邮件串AI概览和建议回复等功能将向所有用户开放。
上海交大团队重磅突破：让AI大模型推理速度提升24倍的神奇技术
上海交通大学研究团队开发的SpeContext技术，通过让小型模型充当"信息筛选秘书"，解决了AI大模型在长时间推理时的性能瓶颈。该技术在云端实现24.89倍速度提升，边缘设备提升10.06倍，几乎无准确性损失，为AI复杂推理任务的实用化铺平道路。
CISA警告HPE OneView和微软Office漏洞正被活跃利用
CISA将两个安全漏洞列入活跃利用清单，包括HPE OneView管理软件中的满分严重漏洞CVE-2025-37164和微软Office中存在15年之久的PowerPoint代码注入漏洞CVE-2009-0556。HPE OneView漏洞可导致代码注入执行，攻击者可能获得环境完全控制权。尽管微软早在2009年就修复了PowerPoint漏洞，但未打补丁的系统仍在被成功攻击，表明新旧漏洞都面临现实威胁。
字节跳动机器人学会了“穿鞋带“：83.3%成功率背后的灵巧操作新突破
字节跳动Seed团队开发的GR-RL系统成为全球首个能够自主穿鞋带的学习型机器人，成功率达83.3%。该系统通过三阶段训练策略突破了机器人精细操作的技术瓶颈：数据过滤技术筛选高质量演示、镜像增强提升泛化能力、在线强化学习实现真实环境适应。这项突破证明了机器人可以掌握毫米级精确控制和长序列规划，为医疗、制造等精细操作领域应用奠定了重要基础。
谷歌削减Android开源代码发布频率至每年两次
谷歌确认从2026年开始，安卓开源项目（AOSP）的代码发布频率将从每年四次减少到两次，分别在第二和第四季度发布。谷歌表示此举是为了简化开发流程，减少管理多个代码分支的复杂性，并向AOSP社区提供更稳定安全的代码。然而业界普遍认为这标志着该项目偏离了最初的开放理念，转向更加限制性的方式，可能给第三方操作系统供应商和重构者带来困难。
Meta推出Tuna模型：一个AI既能看懂图片又能画画的神奇系统
Meta公司推出的Tuna模型实现了AI视觉理解与生成的统一架构，通过创新的级联编码器设计和三阶段训练策略，在图像视频理解、生成和编辑等多项任务中达到同规模最佳性能。该模型证明了统一多模态处理的可行性，为通用人工智能发展提供了新思路。
高通CES 2026：扩展IE-IoT产品组合推进边缘AI发展
高通在CES展会上展示了由Dragonwing处理器驱动的机器人，发布其物联网市场化产品组合。公司现可服务从全球企业到本地开发者的广泛客户群体，在各工业和嵌入式垂直领域提供边缘计算和人工智能技术。最新Dragonwing Q-8750处理器AI引擎达77TOPS性能，支持设备端大语言模型。通过整合Arduino等五家收购公司的技术，高通打造统一软件架构，降低开发门槛，加速从原型到商业化的创新进程。
石溪大学团队解锁AI视频生成中的重力难题：让虚拟世界服从物理定律
石溪大学团队首次将牛顿物理定律融入AI视频生成，开发出NewtonRewards框架。该技术通过提取视频运动轨迹和物体特征作为物理量代理，用恒加速度约束和质量守恒约束训练AI遵守物理定律。在6万个物理场景测试中，系统在视觉质量和物理准确性上均显著提升，为AI视频生成向物理真实性迈进奠定重要基础。
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