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DeepMind发布Genie 3：通往AGI的关键世界模型
谷歌DeepMind发布了Genie 3基础世界模型，该实验室称其为通向通用人工智能的重要里程碑。Genie 3是首个实时交互的通用世界模型，能够生成照片级逼真和想象世界。该模型可通过文本提示生成数分钟的多样化3D环境，分辨率达720p，帧率24fps。最重要的是，Genie 3的模拟在时间上保持物理一致性，因为模型能够记住先前生成的内容。研究人员认为世界模型是实现AGI的关键，特别是对于具身智能体的训练。
超越Meta Quest和Vision Pro的未来：智能眼镜将重新定义VR
Meta CEO扎克伯格宣称未来的设备是AI智能眼镜，焦点正从VR头显转向面部眼镜。苹果、谷歌、三星等巨头都看好AR未来。作为AR/VR设备评测师，作者认为目前Meta Quest系列仍是最佳选择，但2025年硬件格局将发生巨变。三星谷歌的Project Moohan混合现实设备即将发布，Meta可能推出带显示屏的高端智能眼镜和神经输入腕带，苹果Vision Pro将升级M芯片并支持控制器，Valve传闻中的新VR头显可能重新定义游戏空间。
IT职业发展新趋势：5个热门方向与5个冷门领域
随着AI技术快速发展，IT职业格局正在重塑。热门趋势包括：专注人类优势的工作、设计智能适应系统、网络安全混合方法、跨领域技术通才和AI产品开发。而传统的代码维护、手动威胁检测、追求所有技术技能、某些认证以及与业务目标脱节的技术技能正在降温。专家建议IT专业人员应将技术流利性与创造力、好奇心结合，重点发展监督和协调AI系统的能力。
DeepMind发布Genie 3"世界模型"，实现实时交互式模拟环境
谷歌DeepMind推出Genie 3"世界模型"，仅需提示词或图像即可创建交互式世界。该模型支持720p分辨率24帧每秒的实时渲染，相比前代产品显著提升了视觉保真度和记忆能力，可保持数分钟的视觉一致性。用户能够实时修改环境、添加对象、改变天气或插入新角色。DeepMind将其视为AI研究工具，用于训练embodied agents并生成合成训练数据。尽管仍存在局限性如无法模拟真实地点、易产生AI幻觉等，但该技术为游戏开发和AGI研究提供了新可能性。
博通发布Jericho4芯片助力多数据中心AI协同运算
博通推出Jericho4网络芯片，能够连接超过100万个处理器跨越多个数据中心，数据处理能力是前代产品的四倍。该芯片可连接距离超过100公里的设施，帮助云公司将较小的数据中心连接成大型AI系统。随着GPU集群功耗增大，单一建筑难以容纳，新芯片为分布式部署提供解决方案。
Google NotebookLM向更多年轻用户开放
Google的AI学习工具NotebookLM现已面向13岁及以上用户开放，并作为Google Workspace for Education套件的核心服务提供给所有年龄段用户。这款基于Gemini技术的工具能够上传文档、PDF、网站或Google文档，快速生成数字笔记本，提供问答、摘要、思维导图、视频解释和播客式音频摘要等功能。虽然AI可能出错，但每个输出都包含可追溯到源材料的引用链接。Google承诺不会使用用户聊天记录或上传资料进行训练。
ElevenLabs推出AI音乐生成器，声称可商业使用
AI音频独角兽公司ElevenLabs周二发布新模型，允许用户生成音乐并声称可商用。这标志着该公司从主要专注AI音频工具向音乐生成领域扩张。由于版权争议，AI音乐生成并非易事。去年Suno和Udio因涉嫌使用版权材料训练模型被起诉。ElevenLabs与独立音乐数字发行平台Merlin Network和Kobalt Music Group达成协议，获得其音乐材料用于AI训练的授权。
谷歌NotebookLM向年轻用户开放，AI教育市场竞争加剧
谷歌宣布其AI笔记应用NotebookLM现已向年轻用户开放，此前该应用仅限18岁以上用户使用。现在13岁以上的消费者和所有年龄段的Google教育工作区用户都可使用。学生可将笔记转换为播客式音频概述、创建交互式思维导图等。谷歌表示对18岁以下用户执行更严格的内容政策，用户聊天和上传内容不会被人工审查或用于AI训练。此举正值OpenAI为ChatGPT推出学习模式，显示各公司正加剧AI教育领域的竞争。
新加坡国立大学与Google携手建AI研究中心，聚焦教育医疗法律三领域
新加坡国立大学与谷歌合作成立人工智能研究创新中心，专注培养AI人才并推进应用研究。该中心将建立快速原型沙盒环境，重点开展三大项目：利用谷歌云平台开发教育AI工具、构建法律专用大语言模型以及整合多元数据推进公共健康AI应用。此外还将设立AI人才培养项目和教授职位，加强产学合作。
SAP收购AI驱动的招聘平台SmartRecruiters
欧洲软件巨头SAP宣布计划收购位于旧金山的人力资源初创公司SmartRecruiters，交易金额未披露，预计第四季度末完成。SmartRecruiters主要在美国市场运营，提供自动化大批量招聘软件，其平台具备AI驱动的求职者跟踪工具、招聘分析和用户友好的工作流程。收购完成后，SAP将把SmartRecruiters技术整合到SuccessFactors平台中，为客户提供增强的招聘和员工规划能力。
"Vibe Coding"正在创造全新AI经济生态
18岁的贾斯汀·金利用AI开发社交娱乐应用Giggles，吸引12万用户预约，无需传统工程团队。"氛围编程"概念兴起，创业者通过自然语言与AI协作开发产品，Y Combinator显示许多初创公司95%代码由AI生成。这种模式democratizing创业门槛，但面临扩展性挑战。专家警告非技术创始人难以在缺乏工程深度的情况下规模化发展，未来需要创意与编程技能的平衡结合。
Fundamental Research Labs获3300万美元A轮融资，专注跨领域AI智能体开发
应用AI研究公司基础研究实验室宣布完成3300万美元A轮融资，由Prosus领投，Stripe联合创始人兼CEO帕特里克·科利森参投。该公司采用独特结构，在多个领域开发AI应用。目前推出通用消费助手Fairies和电子表格智能体Shortcut等产品，前者可连接应用并执行工作流程，后者专为分析师创建金融模型。公司创始人杨博士表示，希望打造具有历史意义的公司，未来计划向机器人领域扩展。
腾讯混元团队：让图像生成模型重新崛起的革命性突破
腾讯混元团队通过强化学习方法革新了图像生成技术，开发出X-Omni系统，解决了传统自回归模型在图像生成中的累积误差问题。该系统实现了图像生成与理解的统一架构，在文字渲染特别是中文长文本处理方面取得突破性进展，证明了"过时"技术通过正确训练方法的巨大潜力。
普度大学团队推出MaPPO：让AI更懂人类偏好的新方法
普度大学研究团队提出MaPPO方法，通过引入先验知识改进AI偏好训练，解决传统方法中的"挤压效应"问题。该方法能根据回答质量差距动态调整训练强度，在多个基准测试中实现显著性能提升，且无需额外参数调整，可作为插件与现有方法无缝集成，为AI系统提供更好的偏好对齐能力。
用AI"慧眼"保护非洲野生动物：从传统CNN到视觉变换器的技术革命
这项由尼日利亚阿雷瓦数据科学学院主导的国际研究，通过对比DenseNet、ResNet、EfficientNet和Vision Transformer四种深度学习模型，为非洲野生动物保护提供了AI技术解决方案。研究发现DenseNet-201在实用性和准确率间达到最佳平衡，并成功部署了在线识别应用，为AI技术服务野生动物保护事业提供了完整的从理论到实践的范例。
会话AI中的用户模拟器如何"记住"自己的目标？伊利诺伊大学团队让AI模拟器告别健忘症
伊利诺伊大学研究团队开发出UGST框架，解决了用户模拟器在对话中频繁出现的目标错位问题。通过将用户目标分解为可跟踪的子组件并采用三阶段训练方法，使小型模型性能提升14.1%，甚至超越大型模型，为对话AI训练提供了更可靠的用户模拟解决方案。
AMD发布SAND-Math：用AI造题神器让数学学习更有趣，解决理工科教育资源稀缺难题
AMD研究团队开发的SAND-Math系统是首个能从零开始生成高质量原创数学题的AI工具。该系统不仅能创造新题目，还配备独特的"难度攀登"技术来提升题目挑战性。实验证明，用其生成题目训练的AI在数学测试中表现比现有方法高出17.85个百分点，为解决数学教育资源稀缺和AI训练数据不足问题提供了创新方案。
香港科技大学重磅研究：AI推理能力竟然需要学会"换位思考"
香港科技大学研究团队发现大型AI推理模型在处理主观问题时存在思维单一化问题，开发了MultiRole-R1框架让AI学会多角度思考。该框架通过并行多角色推理、多角色微调和强化学习三个阶段，让AI从不同角色视角分析问题。实验显示这种方法不仅提升了主观推理能力，客观推理表现也显著改善，验证了多样性思维与准确性的正相关关系。
自我进化智能体：机器如何像人类一样学习和成长？普林斯顿大学等多家机构揭秘通往超级人工智能的新路径
普林斯顿大学等40多家顶尖机构联合发布首份自我进化智能体综合报告，系统阐述了AI从静态工具向自主学习伙伴转变的技术路径。研究揭示了智能体如何在模型、记忆、工具和架构四个层面实现自我优化，通过实时学习和课后总结两种时机持续进化，并在医疗、教育、编程等领域展现实用价值，为实现通用人工智能提供了清晰框架。
腾讯推出UloRL算法：让AI像人类专家一样深度思考，推理能力大幅提升
腾讯混元团队开发了UloRL算法，通过分段生成和动态遮蔽策略解决AI超长推理训练中的效率和质量问题。该方法让30B参数模型在数学推理任务上超越了更大的235B模型，准确率提升超14%，同时训练速度提升2倍。这项技术为AI深度推理能力发展提供了新路径。
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