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微软将Copilot AI直接嵌入Excel单元格
微软在其AI化产品战略中，现已将Copilot AI功能直接集成到Excel单元格内。该功能于周一向Microsoft 365 Copilot测试用户开放，新增的COPILOT函数允许用户在特定单元格中执行AI生成任务。用户可通过等号操作符调用该函数，在括号内输入提示语并指定上下文单元格地址。该功能支持情感分析、数据分类、外部信息查询等多种应用场景，还可与其他Excel函数嵌套使用。目前需要Microsoft 365 Copilot订阅和测试版权限才能使用。
Emplify Health利用大语言模型提升医疗服务体验
Emplify Health通过Azure服务部署OpenAI大语言模型，帮助临床医生和员工更智能工作，减轻认知负担。该公司首先建立AI素养教育和负责任使用框架，创建"试验场"让小组用户测试技术。目前系统拥有近1700名用户，在病理报告分析、个性化护理计划制定等方面取得意外成效，整体生产力提升30-40%，未来将扩展至情感分析和患者体验改善。
Grammarly重大更新：新增多项AI功能和全新界面设计
Grammarly推出全新文档界面，基于去年收购的生产力初创公司Coda技术构建。新界面配备AI助手和多项面向学生及专业人士的AI工具，包括AI评分器、校对器和引用查找器。界面采用模块化设计，支持插入表格、列表、标题等元素。AI工具包括读者反应分析、智能评分、引用生成和改写功能，还新增了抄袭检测和AI生成内容识别代理。
AI助力软件开发职业门槛大幅降低
人工智能技术的进步大幅降低了软件开发职业的门槛，使新手更容易进入这一领域或转行成为软件工程师。英国数字技术人才短缺推高了相关职位薪酬，最高可达12.4万英镑年薪。编程语言变得更加友好，AI辅助编程工具如GPT-5让代码编写更加便捷。尽管AI能力不断增强，但人类开发者在理解语境、共情和道德判断方面仍不可替代，需要专注于在AI生成代码基础上构建软件的专业技能。
中联通5G-A网络助力全球首届仿人机器人运动会
中国联通北京分公司为2025年世界人形机器人大赛提供全方位5G-A网络覆盖。这场为期三天的赛事在北京国家速滑馆举行，吸引了全球近280支队伍的500多台机器人参赛。联通部署的5G-A网络实现毫秒级响应和零宕机，室内系统上行速度超100Mbps，室外网络下行和上行速度分别达10Gbps和4Gbps，为机器人实时控制和观众直播提供强力支撑。
人工智能学会了如何在探索与利用之间找平衡：中国人民大学提出的新训练方法让AI更聪明
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法，通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现，还意外改善了单次答题准确率。实验显示，经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型，为AI训练方法论贡献了重要洞察。
微软团队新突破：让AI推理"短小精悍"而非冗长啰嗦，效果竟然更好？
微软研究团队发现AI推理模型存在"长度膨胀"问题——回答冗长啰嗦但准确性并未提升。他们提出GFPO方法，通过训练时生成更多候选答案但只学习最简洁有效的回答，成功将AI回答长度减少46%-85%，同时保持原有准确性。该方法在数学竞赛、科学问答等多个基准测试中表现优异，为AI推理效率优化提供了新思路。
华沙大学联合团队首次破解大型AI模型训练难题：让"专家混合"架构也能轻松调参
华沙大学联合研究团队首次将μ参数化技术成功扩展至混合专家架构，解决了MoE模型训练中的超参数调优难题。通过理论分析和实验验证，证明了小模型上找到的最佳学习率可直接应用于大模型，大幅降低训练成本。研究发现专家网络应视为隐藏权重，路由器应视为输出权重，采用不同缩放策略，为大规模AI模型高效训练提供重要工具。
AI语言模型遇到"混淆问题"时为何表现不佳？印度理工学院等联合研究揭示大模型推理盲区
印度理工学院等机构研究发现，即使是最先进的AI模型如GPT-4o、Claude等，在面对间接表达、干扰信息或背景过载的"混淆问题"时，准确率会从70-80%骤降至25-40%。研究团队开发的ObfusQAte评估框架首次系统性揭示了大语言模型的这一重要缺陷，为改进AI推理能力和提高实际应用可靠性提供了重要基准。
香港科技大学发布 CannyEdit：让AI图像编辑从此告别"塑料感"，实现真正的无缝融合
这项研究推出了CannyEdit图像编辑框架，通过选择性边缘控制和双重提示策略，实现了前所未有的自然编辑效果。在用户测试中，普通用户仅有49.2%能识别出其编辑痕迹，远低于其他方法的76-89%识别率。该技术无需专门训练，可处理添加、移除、替换等多种编辑任务，为AI图像编辑的实用化应用奠定了重要基础。
视频生成黑科技：腾讯团队仅用1%参数就让AI精准识别人脸，一张照片秒变高质量视频
腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。
蚂蚁集团提出GRAO：让AI模型在"模仿-探索-超越"中实现自我优化的统一对齐框架
蚂蚁集团智能医疗部门提出GRAO统一对齐框架，通过"模仿-探索-超越"三阶段机制解决传统AI对齐方法局限性。该方法相比监督微调、强化学习等基线方法分别实现57.70%、7.95%等显著提升，特别在专家混合模型上表现突出，为大型语言模型对齐优化提供新范式。
能看会听还记得住！ByteDance推出超级AI助手，能像人一样积累记忆的M3-Agent
ByteDance研究团队推出的M3-Agent是首个具备长期记忆能力的多模态AI代理。它能同时处理视频、音频信息，像人类一样积累经验和知识。系统采用情节记忆和语义记忆双重机制，以实体为中心组织信息，并通过多轮推理解决复杂问题。在专门构建的M3-Bench测试中，M3-Agent全面超越现有技术，为智能助手的发展开辟了新方向。
微软研究院突破：能看能编程的AI"达芬奇"，让机器同时拥有眼睛和程序员的大脑
微软研究院开发的VisCodex实现了多模态AI的重要突破，通过创新的模型融合技术让AI同时具备视觉理解和编程能力。该系统采用任务向量融合方法，将视觉语言模型与编程模型巧妙结合，并构建了包含59.8万样本的多模态编程数据集。测试显示其性能已接近GPT-4o水平，为未来的智能编程辅助和低代码开发提供了新的可能性。
清华大学开发AI导师AMFT：像经验丰富的老师一样智能调配学习方法
清华大学研究团队开发了AMFT自适应元微调方法，通过智能元学习控制器动态平衡模仿学习与强化学习，解决传统AI训练中的灾难性遗忘问题。该方法在数学推理、视觉推理等多项任务中创造最佳成绩，不仅提高了性能还增强了泛化能力，为开发更可靠的AI推理系统提供了新思路。
智能体类型与记忆系统的深度解析
在AI智能体的发展中，记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类：简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力，能提供持续上下文，而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问，将存储与计算集成在同一位置，从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
OpenAI CEO计划投入数万亿美元建设AI基础设施
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示，公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设，包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象，类似于90年代互联网泡沫，但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题，并表示OpenAI未来可能会上市。
香港理工大学团队突破：让AI在分子世界里"边想边创造"，推理过程也能看得见
香港理工大学联合多所高校开发的Mol-R1框架，首次实现了AI在分子发现中的透明推理。该系统通过PRID方法学习专家推理模式，配合MoIA迭代训练策略，不仅能准确生成分子结构，还能展示完整思考过程。相比现有模型，Mol-R1推理更简洁高效，为药物研发等领域的AI应用提供了重要的安全保障。
船舶导航启发：蚂蚁集团团队打造"多个AI大脑"协作解决复杂问题
蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究，创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航，通过执行智能体和守护智能体的协作机制，在GAIA测试中准确率达67.89%，稳定性提升17.3%，荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径，具有广阔应用前景。
上海交大和复旦大学揭秘：AI视觉模型的"视觉陷阱"——当智能助手被恶意操控时会发生什么？
上海交大和复旦大学研究团队发现了AI视觉系统的重大安全漏洞——IAG攻击。这种攻击能让AI助手在视觉定位时被恶意操控，无论用户询问什么，都会指向攻击者预设的错误目标，且几乎无法被察觉。实验显示攻击成功率超65%，现有防御技术完全失效，对机器人、自动驾驶等应用构成严重威胁。
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