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AI智能机器人如何学会团队合作：莫斯科科学家发明记忆共享技术让机器人告别"各自为政"
俄国科学家开发出共享记忆变换器（SRMT）技术，通过让机器人共享记忆而非直接通信来实现协作。该技术受人类大脑全局工作空间理论启发，让每个机器人都能访问共同的记忆池。在多项测试中，SRMT显著优于传统协作方法，特别是在稀疏奖励环境下表现突出，并展现出优异的泛化能力。该技术有望应用于物流仓库、自动驾驶、搜救等需要多智能体协调的实际场景。
港大与快手联手造出AI"游戏工厂"：用文字就能创造任何你想要的互动游戏世界
香港大学与快手科技联合开发的GameFactory系统实现了革命性突破：用户只需文字描述就能生成可操作的互动游戏。该系统通过创新的"风格-动作解耦"技术，让AI既能理解游戏控制逻辑，又能适应任何场景环境，从《我的世界》训练数据成功泛化到樱花森林、雪山、室内等开放域场景。这项技术有望大幅降低游戏开发门槛，让任何人都能成为游戏创造者，为娱乐产业带来颠覆性变革。
阿里巴巴破解AI专家组合难题：让AI专家真正术业有专攻的秘诀
阿里巴巴研究团队发现传统AI专家混合模型训练中存在"大锅饭"问题：系统在每个小数据批次中都强制专家均衡分工，阻碍了专业化。他们提出全局批次负载均衡方法，让专家在更大数据范围内实现专业化分工，实验显示新方法显著提升了模型性能和专家专业化程度，同时只增加不到3%的计算开销。
AI视觉推理的新突破：阿联酋大学团队教会机器像人类一样分步思考
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出LlamaV-o1，这是一个能够像人类一样进行分步视觉推理的AI系统。该系统通过课程学习和束搜索技术，不仅能给出正确答案，更能清晰展示每一步思考过程。研究团队还创建了包含八个领域超过1000道题目的VRC-Bench评测基准，不仅评判答案准确性，更重视推理过程质量。实验显示，LlamaV-o1在多项任务中表现优异，推理速度比同类方法快5倍，为构建可信透明的AI系统提供了重要突破。
清华大学和微软亚研院联手破解AI训练密码：如何让机器像人一样边学边忘记
这项由清华大学和微软亚洲研究院合作完成的研究，通过创新的动态知识蒸馏和选择性遗忘机制，成功解决了AI系统在学习新任务时会遗忘旧知识的"灾难性遗忘"问题。该技术让AI能够像人类一样进行终身学习，在掌握新技能的同时保持对已有能力的熟练程度，为智能手机助手、自动驾驶、医疗AI等领域的应用带来重大突破，推动AI从静态工具向智能伙伴的转变。
英美签署科技繁荣协议共建欧洲最大AI工厂
英美两国签署科技繁荣协议，推动人工智能、量子和核技术发展。英国政府投资440亿英镑，微软、英伟达、谷歌、OpenAI等承诺投资310亿英镑，目标建设欧洲最大AI工厂。协议包括联合研究计划，开发AI模型用于癌症等疾病的靶向治疗。英伟达将在12个月内向英国提供12万块GPU，OpenAI部署8000块GPU并计划扩展至6万块，微软投资220亿英镑建设英国最大AI超级计算机。
亚马逊推出AI智能体助力第三方卖家业务管理
亚马逊宣布推出全天候AI代理，升级卖家助手工具，帮助第三方卖家运营业务。该AI助手不仅能监控账户健康状况和库存，还能制定策略并在授权下采取行动。功能包括标记滞销产品、分析需求模式、提供发货建议、确保产品合规等。亚马逊还将代理AI引入广告领域，允许卖家通过对话提示开发广告。这是亚马逊为第三方卖家推出的最新AI工具。
大学AI应用从全面禁令转向科技巨头合作模式
谷歌宣布为大学生免费提供最先进AI工具，这是科技巨头塑造未来劳动力的多亿美元竞争最新举措。通过10亿美元三年投资，谷歌AI教育加速器为美国大学生提供Gemini 2.5 Pro培训认证。这标志着高等教育从ChatGPT出现后的广泛禁用转向机构合作。微软、IBM等企业也在争夺AI人才，通过免费工具、培训项目和认证体系吸引学生。成功将取决于哪个生态系统能最好地为学生职业发展提供实际价值。
Macroscope：AI代码理解引擎正式发布
前Twitter产品负责人Kayvon Beykpour推出AI驱动的代码理解引擎Macroscope，旨在帮助开发者和产品负责人总结代码库更新并捕获漏洞。该工具通过GitHub应用访问代码库，使用抽象语法树分析代码变化，结合大语言模型提供自然语言问答功能。产品定价为每月每个活跃开发者30美元，已获得3000万美元A轮融资。
Solo.io推出Kagent：为云原生基础设施引入智能体AI
Solo.io推出的Kagent企业版通过扩展Kubernetes功能，为AI代理、工具和大语言模型提供上下文感知的基础设施。该平台包含三层架构：网络层支持模型上下文协议和代理间通信，运行时层扩展身份策略模型，管理层提供集中式AgentOps功能。与微软Copilot等竞品不同，Kagent专注基础设施而非特定应用，支持异构代理框架部署，提供成本透明度和合规审计能力，助力企业将AI代理从试点阶段推向生产环境。
AMD推出ROCm 7软件平台追赶英伟达CUDA性能优势
AMD推出ROCm 7.0软件平台，在推理性能上实现3.5倍提升，训练浮点性能提升3倍。该平台支持OCP微缩放数据类型硬件加速，引入AI张量引擎AITER，可将MLA解码操作提升17倍。结合MI355X芯片，AMD声称在DeepSeek R1推理负载中性能超越英伟达B200芯片1.3倍，并已集成至vLLM和SGLang等主流推理引擎中。
1Password与Perplexity合作保障AI浏览新时代安全
互联网正进入AI代理主动推理和行动的新阶段。Perplexity推出AI驱动浏览器Comet，但新功能带来新风险。两家公司合作确保AI浏览的生产力提升不以安全为代价。Comet将AI直接融入浏览体验，能代表用户执行实际任务。1Password确保凭据保持加密状态，仅代表AI填充而非直接输入模型，大幅降低意外泄露风险。这种"默认安全"设计为AI工具在数字生态系统中的发展树立了以信任为核心的先例。
谷歌展示其推理规模和技术实力
谷歌在AI基础设施峰会上披露了其AI推理的惊人规模增长。从2024年4月的9.7万亿tokens/月激增至2025年8月的约1460万亿tokens/月，增长49.5倍。公司推出全新Ironwood TPU v7p系统，性能比前代提升5倍，内存容量增加6倍，单集群可容纳9216个TPU。谷歌还展示了液冷技术和推理优化工具，可将推理延迟降低96%，吞吐量提升40%，成本降低30%。
谷歌云推出智能体支付开放协议AP2
谷歌云发布代理支付协议AP2，旨在建立AI代理自主支付的全球安全标准。该协议与万事达、PayPal、美国运通等60多家公司合作开发，通过"授权书"系统建立防篡改的数字合约，确保交易可追溯性。AP2支持多种支付方式，可扩展现有A2A和MCP协议，适用于自动购买缺货商品、复杂预订等场景，并支持稳定币和加密货币等新兴支付系统。
数据库公司SingleStore被私募股权收购
统一数据库初创公司SingleStore被私募股权公司Vector Capital收购，而非选择融资或IPO。该公司提供集事务、分析和向量数据库于一体的解决方案，专注AI应用。第二季度业绩强劲，年经常性收入超1.23亿美元，同比增长23%。Vector收购多数股权，谷歌风投、戴尔等长期股东继续持股。Vector计划通过创新发展和市场扩张来增强公司实力。
AI投资热潮不减，投资者更注重长期回报策略
尽管AI领域充满疲劳情绪的报道，但资金流动并未放缓。2025年上半年全球创业投资达1628亿美元，其中64%来自AI交易。以色列风投公司Glilot Capital宣布募资5亿美元，将管理资产总额提升至10亿美元以上。该公司专注于网络安全与AI基础设施领域，认为这些领域将产生持久回报。投资者正从追求快速收益转向长期价值创造，特别关注具有明确盈利路径的AI原生公司。
Pulumi推出首个平台工程智能体，革新云基础设施管理
基础设施即代码公司Pulumi发布业界首个"平台工程AI代理"Pulumi Neo，旨在通过智能AI技术加速云基础设施管理自动化。该AI助手基于公司旗舰IaC技术构建，能够管理任何公共、私有或混合云平台基础设施，全面理解云依赖关系并执行变更、监控结果、维护合规性。早期用户反馈显示，基础设施交付能力提升10倍，应用部署速度加快75%，政策违规减少90%。
打造更公平的AI训练：Mozilla和EleutherAI联手制定开放数据集最佳实践指南
Mozilla和EleutherAI联合发布了一份关于创建开放授权大语言模型训练数据集的最佳实践指南。该研究通过召集30位专家，制定了七个核心原则和详细的技术建议，旨在解决当前AI训练数据版权争议、透明度不足等问题，推动构建更加开放、公平和可持续的AI生态系统，为未来AI发展提供了重要的指导框架。
腾讯AI实验室发现：聪明的AI也会"思维跳跃"，新方法让机器学会深度思考
腾讯AI实验室发现先进AI模型存在"思维不足"问题：在解决困难问题时频繁跳跃思路而非深入思考，导致错误答案消耗225%更多资源。研究团队提出TIP方法，通过惩罚思维切换来训练AI专注力，显著提升推理效率和准确性。这项发现改变了我们对AI推理过程的认知，强调深度思考比广度探索更重要。
香港大学团队推出MangaNinja：让线条画自动变彩图的AI绘画助手
MangaNinja是香港大学团队开发的AI线条画上色系统，能够根据参考图自动为黑白线条画精确上色。该系统采用双分支架构和渐进式补丁打乱训练策略，即使参考图与线条画姿势差异很大也能准确匹配。用户可通过点控制功能实现精细调节，支持多参考图融合和跨角色创意上色。在综合测试中表现优异，为动画制作和数字艺术创作提供了强大工具。
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