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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。
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。
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。
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。
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。
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。
AI助手与人类研究者携手合作：Meta最新论文揭示通向更安全超级智能的全新路径
Meta公司研究团队提出了一种全新的AI发展路径——"共同改进"模式，即人类与AI协作进行研究，而非让AI独立自我进化。研究者认为这种方式比传统AI自我改进更快、更安全，能够利用人类与AI的互补优势，在人类监督下实现技术突破，最终达成对双方都有益的"共同超级智能"目标。
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。
微软宣布未来四年将在印度投资175亿美元扩大AI业务
微软计划在未来四年内向印度投资175亿美元，这是该公司在亚洲的最大投资。投资将用于建设新数据中心、AI基础设施和技能培训项目。此举正值全球科技巨头加速在印度布局，该国庞大的互联网和智能手机用户群体使其成为关键战场。投资还包括在海德拉巴建设新数据中心区域，并与印度政府合作将AI能力整合到公共数字平台中。
Coder推出混合人员与智能体开发团队治理技术栈
开源开发平台构建商Coder Technologies发布治理和执行能力套件，帮助企业在不影响安全性、合规性和平台控制的前提下，将AI编码代理集成到软件开发生命周期中。新功能包括AI Bridge、Agent Boundaries和增强的Coder Tasks，解决企业在采用AI辅助开发时面临的基础设施管理风险问题，为组织提供统一的开发者和AI代理协作治理基础。
AI技术快速迭代迫使企业每90天重构技术栈
调研显示，70%的受监管企业和41%的非受监管企业每三个月至少更换一次AI技术栈组件。AI技术快速演进和策略变化迫使企业持续重建基础设施。仅5%的受访者将AI智能体投入生产，估计只有1%的企业真正部署了超越试点阶段的AI智能体。技术栈频繁更换反映了AI领域变化速度和对智能体结果缺乏信心。
甲骨文红牛车队：用云计算、AI和数据驱动F1未来
一级方程式赛车一直是由极限定义的运动，毫秒之差决定胜负。在甲骨文红牛车队，数据、人工智能和云计算已经变得与轮胎、空气动力学和马力同样重要。每辆赛车每节训练产生高达2TB遥测数据，团队运行近40亿次蒙特卡罗模拟来预测比赛场景。AI帮助工程师实时处理数据并做出明智决策，但不会取代人类判断。车手环路模拟器让车手虚拟体验赛车，数据直接应用于比赛配置。甲骨文云基础设施支撑着从赛道策略到引擎开发的各个环节。
新云计算将挑战传统云巨头AI基础设施主导地位
生成式AI的巨大需求催生了"新云厂商"这一新兴服务商类别，它们专门为大规模模型训练和高吞吐量推理构建密集加速器集群。CoreWeave、Crusoe等公司快速扩张，凭借专业化架构实现比超大规模云服务商低三分之二的定价优势。然而，GPU等关键设备供应短缺和电力需求激增成为制约因素。IDC数据显示，2025年Q2全球AI支出同比增长166%达820亿美元，预计2029年将达7580亿美元。
Anthropic与埃森哲达成大规模AI合作协议
Anthropic宣布与埃森哲达成全面合作，后者将广泛采用Claude系列大语言模型。埃森哲将成立包含约3万名专业人员的Anthropic业务部门，重点推广Claude Code编程助手的使用。双方将共同开发面向高度监管行业如金融服务和生命科学的AI解决方案，并通过创新中心为财富全球2000强企业提供AI测试环境，这标志着Anthropic迄今为止最大规模的部署合作。
快手科技提出新方法：让AI训练不再"翻车"的智慧约束机制
快手科技研究团队提出了熵比截断机制，用于解决强化学习训练中AI容易"走偏"的问题。该方法通过监控AI学习前后思维活跃度变化，在关键时刻进行精准干预，既保证训练稳定性又维持探索能力。在数学推理任务中，此方法显著提升了模型性能并改善了训练稳定性，为AI训练领域提供了新的解决思路。
EditThinker：当AI编辑图片也学会"三思而后行" - 北航与美团联合研究让图像编辑进入"深度思考"时代
EditThinker是北京航空航天大学与美团等机构联合研发的图像编辑AI框架，让AI在编辑图片时能够像人类一样进行反复思考和优化。该系统通过"批评-优化-重试"的循环机制，将传统的一次性编辑转变为迭代改进过程，在四个权威测试平台上显著提升了现有编辑模型的表现，特别是在需要复杂推理的编辑任务中效果突出。
清华大学推出SCAIL：从单张照片变出真人一样的动画角色，效果堪比影视工厂
清华大学研发的SCAIL系统实现了仅用一张照片和一段视频就能生成高质量角色动画的突破。该技术采用三维动作理解和全景注入机制，能处理复杂动作和跨域角色迁移，在多项评测中超越现有方法，有望大幅降低动画制作门槛，推动内容创作民主化进程。
电脑学会了"预测地震时大地如何摇摆"——土耳其中东技术大学突破性研究让人工智能掌握地震波模拟技术
土耳其中东技术大学研究团队开发出TimesNet-Gen人工智能系统，能够学习不同地点的地质特征并生成逼真的地震波形。该系统通过分析历史地震数据，为每个监测站建立独特的"地震指纹"，在专业评估中获得0.93分高分，显著优于传统方法。这项技术为建筑抗震设计、地震预警系统和风险评估等领域提供了重要工具。
华为团队打造"万能AI助手"：EMMA让机器既会看图又会画画
华为团队推出EMMA统一多模态架构，仅用4B参数就实现了图像理解、生成和编辑的全面突破。该系统采用32倍压缩比的高效编码器和创新的通道级连接技术，显著减少了计算量。更令人印象深刻的是，EMMA在多项基准测试中超越了参数更大的模型，在GenEval上首次达到0.91高分，展现出统一架构在多模态AI领域的巨大潜力和实用价值。
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