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AI智能体能否帮助决定患者生死？
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿，帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目，通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二，但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具，不应替代人类代理人，因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
AI大模型“减肥“新突破：MWS AI团队让语言模型变小却更聪明
MWS AI联合ITMO大学提出CoSpaDi技术，通过稀疏字典学习实现大型语言模型高效压缩。该方法突破传统低秩分解限制，为不同知识类型提供定制化存储方案，在20%-50%压缩比例下显著优于现有方法。支持跨层字典共享和数据感知优化，兼容量化技术，为移动设备和边缘计算部署大模型提供实用解决方案。
认知HIIT：在AI时代为大脑进行间歇训练
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务，削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式，通过短时间高强度思考与恢复期交替进行，可以强化大脑神经回路，防止认知衰退，提升独立思考能力。
莫斯科大学团队让电脑学会看懂家里的一切：仅用普通照片就能识别房间结构和物品位置
莫斯科大学团队开发的TUN3D系统实现了重大技术突破，首次让普通相机拍摄的照片就能准确识别房间结构和物体位置。该系统无需专业3D扫描设备或精确位置信息，仅用手机拍摄的多角度照片即可重建完整3D场景模型。在多个标准数据集测试中均达到最佳性能，为房地产、室内设计、电商等领域带来革命性应用前景。
Scale AI前员工为中东北非关键产业AI服务筹得900万美元
Scale AI前员工比拉尔·阿布-加扎勒创立的1001 AI公司获得900万美元种子轮融资，投资方包括CIV、General Catalyst和Lux Capital。该公司专注于为中东北非地区的航空、物流、石油天然气等关键行业打造AI原生操作系统，通过实时数据分析和自动化决策来提升运营效率。阿布-加扎勒表示，仅在海湾地区这些行业就存在超过100亿美元的效率损失。公司计划年底推出首个产品，目标成为该地区关键基础设施的决策引擎平台。
微软研究院突破：让AI真正读懂多种语言的文化密码
微软研究院发布突破性多语言AI技术UPDESH，通过"自下而上"数据生成策略，让AI真正理解不同文化背景下的语言表达。该技术基于各语言维基百科内容生成950万个训练数据点，覆盖13种印度语言，显著提升低资源语言AI性能，为构建文化敏感型AI系统提供新路径。
突破当前大语言模型瓶颈的六大AI发展路径
本文探讨了AI发展的未来趋势，详细分析了六条有望实现通用人工智能（AGI）的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈，业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战，可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段，最终实现与人类智能相当的AGI系统。
NVIDIA团队重新定义AI训练规则：让机器像人类一样理解对错标准
NVIDIA团队提出RLBFF方法，将AI训练中的复杂评价转化为明确的二元判断标准，解决了传统人类反馈模糊和可验证奖励局限的问题。该方法在多个权威测试中取得突破性成果，其中JudgeBench获得第一名，训练的模型性能媲美知名商业模型但成本仅为其5%，为AI训练领域带来重要方法论创新。
教育AI应用：培生如何通过数字化学习推动增长
培生公司第三季度销售增长加速，并预示年底表现更强劲，但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%，学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中，公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合，包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
中科院重磅发现：一招让AI模型像人一样持续学习知识，不再忘记前面学过的内容
中科院研究团队发现传统AI训练方法微调一直被错误使用，通过改进训练流程，让AI能像人一样持续学习新知识而不遗忘旧技能。新方法学习成功率提高33.72%，可处理10万个知识点，首次成功应用于720亿参数大模型，为AI持续学习能力带来重大突破。
IBM与英伟达竞争对手Groq达成合作，加速企业AI部署
IBM与Groq宣布战略合作，将IBM的watsonx Orchestrate与Groq的硬件加速推理技术相结合，加速企业级AI智能体部署。合作将为IBM客户提供通过IBM平台访问Groq语言处理单元的能力，旨在降低大规模低延迟AI成本。Groq的定制LPU架构在推理速度和成本效率方面比传统GPU高出五倍以上。两家公司还将扩展对虚拟大语言模型的支持。
Nota公司发布ERGO：让AI看图像更高效的智能“望远镜“技术
韩国Nota公司开发的ERGO技术通过"粗到细"两阶段视觉推理，让AI学会智能观察图像。该技术采用推理驱动感知策略，先用低分辨率图像定位关键区域，再进行高分辨率分析，在V*测试中准确率提升4.7分的同时，视觉标记使用量减少77%，实现3倍推理加速，为高效AI视觉应用提供新方案。
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