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利雅得航空与IBM合作打造全球首家AI原生航空公司
利雅得航空与IBM咨询合作，声称推出全球首家人工智能原生航空公司。该航空公司成立于2023年3月，计划到2030年连接全球超过100个目的地。项目涉及59个工作流程和60多个合作伙伴，采用生成式AI和智能体AI能力重新定义员工工作方式和乘客体验，预计2026年初开始商业运营。
KAIST团队重磅发现：AI绘图背后的“偏见密码“
KAIST研究团队首次系统性研究了新一代AI绘图工具中的社会偏见问题，发现使用大型视觉语言模型的智能绘图工具比传统工具产生更严重的性别、年龄和种族偏见。研究确定了系统提示词是偏见的主要来源，并开发出FAIRPRO解决方案，通过让AI进行自我审查来生成更公平的绘图指南，成功减少了偏见同时保持了图像质量。
管理AI智能体员工队伍所需的8项核心技能
AI智能体正从概念走向现实，成为2025年的技术变革标志。这些数字员工能自主执行复杂业务任务，处理从营销到制造的各类工作。其目的是增强而非替代人类能力，让人类专注于创造性和战略性工作。成功管理AI同事需要掌握8项关键能力：战略思维、AI素养、负责任AI实施、智能体工作流设计、人际沟通、变更管理、数据治理和持续学习。掌握这些技能的企业将获得显著竞争优势。
康奈尔大学让普通物体投影变身艺术杰作：ShadowDraw让影子和线条画完美融合
康奈尔大学开发的ShadowDraw系统能将任意三维物体转化为影子画艺术作品。该系统通过智能优化光照和物体摆放参数，寻找最佳影子效果，然后生成与影子完美配合的线条画。实验表明该技术在多种物体上都能创造出引人入胜的艺术作品，且可轻松在现实环境中部署，为计算艺术和创意表达开辟了新领域。
美国AI芯片出口管制对数据中心运营商带来新挑战
美国正在考虑通过GAIN AI法案，对AI芯片出口施加额外限制，要求优先向美国客户供应芯片。美国商务部工业安全局已发布多项新指导文件，加强对AI芯片和技术的出口管制。特朗普政府的AI行动计划强调加强出口管制，同时推动美国AI技术向盟友出口。这些变化将显著影响美国境外数据中心的AI芯片采购和供应链规划。
波士顿大学团队揭秘AI生成视频的动作真假识别密码：让机器学会分辨“人味儿“的奥秘
波士顿大学研究团队开发出首个专门评估AI生成视频中人体动作质量的系统，通过构建真实动作的多维特征空间，让机器学会识别动作的物理合理性和时间连贯性。该方法在动作一致性和时间连贯性评估上分别达到61%和64%的准确率，显著超越现有方法，为AI视频质量评估开辟了新方向。
AI智能体敲门时，如何安全应答
Okta Auth0总裁表示，AI智能体失控的担忧阻碍了其广泛部署。企业面临授权管理和可扩展性瓶颈，身份访问管理厂商成为建立安全架构的关键。Forrester建议为AI机器人分配最小权限，采用持续风险管理，确保智能体权限不超过其服务的用户。Okta推出Auth0 for AI Agents工具，提供完整审计功能和令牌库管理。
KAIST团队突破视频超分辨率技术：让模糊低分辨率视频瞬间变高清，还能自动适应不同拍摄条件
韩国科学技术院研究团队开发出FMA-Net++技术，首次实现在动态曝光条件下同时处理视频模糊和低分辨率问题。该技术通过曝光感知调制和层次化并行处理，能够自动识别每帧画面的拍摄条件并采用相应的修复策略。实验结果显示，相比现有最佳方法，该技术在画面清晰度和时间连贯性上都有显著提升，同时具备更高的处理效率，为视频修复领域带来突破性进展。
脑机接口先驱：担心社交媒体甚于技术被黑客攻击
Science Corp创始人Max Hodak在访谈中分享，脑机接口技术发展速度超乎想象。作为Neuralink联合创始人，他透露公司最近实现了视力恢复领域数十年来最大突破，通过比米粒还小的视网膜植入物，让80%的盲人患者重新获得阅读能力。Hodak还探讨了脑机接口通过医疗应用的商业化路径、认知增强的长远潜力，以及"意识转移"的可能性。
德克萨斯大学奥斯汀分校：AI同时学会看和画，如何不让新技能把旧技能冲掉？
德克萨斯大学奥斯汀分校研究团队发现AI在学习新的图像理解任务时会忘记生成图像的能力，这种"模态间遗忘"现象此前未被深入研究。他们提出MoDE解决方案，通过分离不同技能的处理模块和知识蒸馏技术，成功解决了AI跨技能类型的遗忘问题，为构建更稳定可靠的多功能AI系统提供了新思路。
Linux基金会成立智能体AI基金会统一管理行业标准
Linux基金会宣布成立代理AI基金会，为AI智能体基础设施开发提供厂商中立的监督。尽管业界承认AI智能体存在安全问题，高德纳咨询公司警告许多企业项目可能因缺乏商业价值而被取消，但基金会仍致力于为AI公司提供中立平台。Anthropic、Block和OpenAI分别贡献了三个项目，包括模型上下文协议、开源AI智能体框架和机器可读文档标准。
芝加哥大学惊人发现：AI大模型的“吃大锅饭“问题终于有解了！
芝加哥大学商学院研究团队通过严格数学理论分析，首次完整解释了DeepSeek公司提出的无辅助损失负载均衡算法的工作原理。该算法通过动态调整AI模型中各专家网络的"魅力值"来实现工作负载均衡，研究证明了其单调收敛性质和对数级遗憾界，并在10亿参数模型上验证了理论预测。这项研究为提高AI训练资源利用效率提供了重要理论基础，有助于降低大模型训练成本。
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