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阿里巴巴推出可换电池设计的Quark AI智能眼镜
中国科技巨头阿里巴巴推出Quark AI智能眼镜，包括旗舰版S1和生活版G1两款型号，起售价分别为3799元和1899元。产品最大亮点是采用可更换双电池系统，续航可达24小时。眼镜搭载阿里通义千问AI模型，支持语音和触控操作，集成支付宝、淘宝等应用，可提供实时翻译、价格识别、导航和会议转录等功能。国际版将于明年发布。
罗切斯特理工学院推出SPHINX：让AI像人类一样"看懂"复杂视觉推理问题
罗切斯特理工学院团队开发SPHINX系统，专门测试AI视觉推理能力。该系统可无限生成25类视觉推理题目，测试发现最强的GPT-5准确率仅51.1%，远低于人类75.4%。研究显示AI主要困难在视觉信息提取而非逻辑推理，通过强化学习训练可显著改善表现并迁移到其他任务。
威廉玛丽学院：让AI模型成为自己的"敌人"，竟然能让它更聪明？
威廉玛丽学院研究团队提出UniGame框架，通过让AI模型内部组件互相"对抗"训练，解决统一多模态模型在理解和生成任务间的一致性问题。该方法让生成模块制造挑战性场景来考验理解模块，实现自我改进。实验显示一致性提升4.6%，理解能力提高3.6%，鲁棒性大幅增强，且仅需增加不到1%参数，具有广泛适用性。
华中科大团队让AI图像生成快40%！不需要真实图片，用"虚拟路径"训练出超高质量模型
华中科技大学团队提出无图像训练的轨迹反向一致性模型TBCM，通过让AI直接学习图像生成轨迹而非静态样本，实现了比传统方法节省64%内存、缩短40%训练时间的突破。该方法在单步生成中达到6.52 FID和28.08 CLIP分数，超越现有技术。研究解决了训练与推理不一致的核心问题，为AI图像生成的实用化和普及化提供了新思路。
伯克利研究团队揭示AI安全技术的根本困境：为什么完美的人工智能对齐永远无法实现？
伯克利大学研究团队通过数学分析证明了AI安全领域存在一个根本性的"对齐三难困境"：AI系统无法同时实现代表所有人群价值观、保持计算可行性和确保系统安全性。研究揭示了当前主流AI训练方法RLHF的内在局限，解释了为什么现有AI系统会出现偏见放大等问题，并提出了模块化架构等可能的解决方向。
上海AI实验室首创AI助手：既能重建3D世界又能空间推理，像拥有人类双眼视觉系统
上海AI实验室联合多所知名院校开发出革命性AI系统G?VLM，首次实现3D重建与空间推理统一。该系统模仿人类双视觉通路设计，拥有几何感知和语义感知双专家，不仅能从2D图片重建3D场景，还能进行复杂空间对话推理。在空间推理测试中超越GPT-4o达18.5分，为机器人导航、AR应用等领域带来突破性进展。
戴尔Q3季度AI服务器收入破纪录，存储业务表现不佳
戴尔第三季度营收270亿美元，同比增长11%，创历史新高，主要受AI服务器需求爆发式增长推动。AI服务器订单达123亿美元，全年订单总额300亿美元。基础设施解决方案集团营收141亿美元，增长24%，其中服务器和网络业务表现强劲。存储业务营收39.8亿美元，同比下降1%，但全闪存阵列产品实现双位数增长。公司预计第四季度营收315亿美元，全年AI服务器出货量约250亿美元。
Procure AI获1300万美元融资，用智能体自动化采购流程
Procure AI完成1300万美元种子轮融资，由Headline领投。该公司开发AI原生采购平台，通过50多个AI代理实现采购流程全自动化，涵盖供应商寻源、合同管理、采购和发票处理等环节。平台可与现有系统集成，无需替换原有软件。据称能减少40%的采购时间，节省3.7%-5.2%的成本。目前已服务德国能源供应商EnBW等客户，平均为客户节省235万欧元。
GigaOm评选Vespa.ai为顶级向量数据库
研究机构GigaOm在其雷达报告中评估了17个向量数据库，将Vespa.ai评为最佳产品。向量数据库存储和访问向量嵌入，这是数字文本、图像、声音和视频的数学表示，用于AI大语言模型的语义搜索。评估包括Activeloop、AWS、谷歌等17家供应商，其中14家位于创新区域，9家属于平台类型。领导者包括Vespa.ai、IBM、Zilliz等，主要分为专用向量数据库初创公司和传统数据库供应商两类。
梅赛德斯-AMG Petronas F1车队运用增强现实技术提升测试效率
梅赛德斯-AMG Petronas一级方程式车队采用TeamViewer的增强现实技术来改进测试和开发流程。该技术通过平板设备提供实时AR指导，将装配指令叠加到真实空间中，替代了传统的纸质指南。工程师可以看到清晰的分步装配序列，确保测试设备组装准确无误。这一创新显著缩短了测试准备时间，减少了错误率，帮助车队更高效地开发和测试赛车部件，最终在赛道上获得竞争优势。
通向超级智能的失控之路可能让人类劳动彻底淘汰
在里斯本网络峰会上，麻省理工学院物理学家、生命未来研究所主席马克斯·泰格马克发出警告：人类可能正在走向自我淘汰。他指出超级智能的威胁比以往任何时候都更加迫近。超级智能是指在几乎所有领域都显著超越人类智能水平的AI系统。目前美国对AI行业几乎没有监管，而超级智能可能导致人类完全失业。生命未来研究所的禁止创建超级智能请愿书已获得超过12.7万个签名。
世界模拟新引擎：阿里巴巴达摩院发布Inferix，让AI像导演一样制作超长视频
阿里巴巴达摩院联合浙江大学、香港科技大学发布Inferix，这是专为世界模拟打造的下一代推理引擎。它采用块扩散技术，像搭积木般分段生成视频，既保证高质量又支持任意长度，克服了传统方法的局限。配套LV-Bench评测基准包含1000个长视频样本，建立了分钟级视频生成的评估标准，为游戏、教育、娱乐等领域的内容创作带来革命性突破。
Luma AI推出终端速度匹配：一步生成高质量图像的革命性突破
Luma AI推出的终端速度匹配（TVM）是一种革命性的图像生成技术，能够在单次计算中生成高质量图像，突破了传统方法需要数十步采样的限制。该技术通过关注生成路径的"终点"而非"起点"，实现了从噪声到图像的直接跳跃，在保证数学理论基础的同时大幅提升了生成效率，为实时AI应用开辟了新路径。
NVIDIA推出轻量级文档解析神器：885M参数的OCR模型如何做到既快又准？
NVIDIA发布Nemotron-Parse 1.1轻量级文档解析模型，仅用8.85亿参数就实现了端到端的OCR、格式化文本提取、表格解析和语义分类功能。该模型采用创新的无位置编码设计和多令牌推理技术，在多个基准测试中表现出色，处理速度达到每秒4-5页。研究团队还开源了模型权重和训练管道，为文档数字化和AI应用提供了高效实用的解决方案。
布朗大学新研究：AI模型训练"简单题目"却在"困难题目"上表现不佳，跨难度学习能力令人意外
布朗大学研究团队通过对数千个AI模型的系统测试发现，当前大语言模型存在显著的跨难度泛化局限性——在简单任务上训练的模型难以处理复杂任务，反之亦然。研究采用项目反应理论客观评估任务难度，发现模型表现高度依赖训练数据的难度级别，难度差距越大泛化效果越差。这一发现挑战了AI能力评估方法，提醒开发者需要平衡各难度级别的训练数据。
普林斯顿大学突破性发现：AI智能体也能"心灵相通"，无需文字对话就能完美协作
普林斯顿大学等机构联合研发的LatentMAS系统，让AI智能体首次实现了类似"心灵感应"的协作方式。该系统摒弃传统文字交流，直接在潜在思维层面进行信息共享，效率比传统方法提升4倍以上，准确性提高14.6%，同时大幅减少计算资源消耗，为构建高效AI协作生态提供了革命性解决方案。
贝索斯"普罗米修斯项目"收购AI智能体初创公司
由贝索斯共同领导的普罗米修斯项目已收购AI初创公司General Agents。该公司开发了名为Ace的AI智能体，可自主执行视频编辑、数据复制等计算机任务。General Agents基于视频语言行为架构开发模型，这与普罗米修斯项目专注制造业AI系统的目标高度契合。收购完成后，普罗米修斯团队已超过100人，预计将推进工业机器人领域的AI应用发展。
Opera AI浏览器推出1分钟深度研究模式和Gemini 3 Pro集成
Opera AI浏览器Opera Neon近日发布重要更新，新增"一分钟深度研究"模式，让用户能够快速获取深入的研究结果。此次更新还引入了模型选择器功能，支持谷歌Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro模型，用户可在对话中途切换模型。此外，Neon的"Do"智能助手现已支持Google Docs集成，这是用户最期待的功能之一。Opera Neon需要每月19.99美元的订阅费用。
马斯克xAI计划在Colossus数据中心旁建设小型太阳能发电场
马斯克创立的人工智能公司xAI计划在其Memphis的Colossus数据中心旁建设一个占地88英亩的太阳能发电场。该发电场预计产能约30兆瓦，仅能满足数据中心约10%的电力需求。此前，xAI因无许可证运营超400兆瓦天然气涡轮机而受到批评，这些设备每年排放超2000吨氮氧化物污染。当地居民报告呼吸道疾病增加。
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