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据说算力高达1000 TOPS，华硕Ascent GX10深度评测——模型推理
AI硬件的竞争才刚刚开始，华硕Ascent GX10这样将专业级算力带入桌面级设备的尝试，或许正在改写个人AI开发的游戏规则。
意大利航空携手ESA部署卫星通信技术提升飞行效率
意大利航空公司ITA Airways部署了欧洲航天局和卫星运营商Viasat的Iris技术，通过轨道通信为乘客提供更智能、环保且延误更少的飞行体验。该系统利用卫星通信在飞机和地面交通管制员之间传送高度安全的高带宽数据，帮助飞行员识别最佳高度的最短航线，提高飞行效率，节省时间和燃料，同时减少二氧化碳排放。
苹果TV急需PoE支持以释放企业应用潜力
Apple TV在企业和零售环境中被严重低估。虽然它易于远程管理、稳定性强，能完美融入现有的设备管理流程，但仍未发挥全部潜力。主要障碍是缺少以太网供电(PoE)功能，导致大规模部署复杂化。目前需要两根线缆连接，增加了安装成本和故障风险。如果Apple TV支持PoE并采用更紧凑的设计，将成为数字标牌、会议室显示等企业应用的理想选择。
Google Translate为所有耳机带来实时语音翻译功能
谷歌翻译最新更新将原本仅限于Pixel Buds的实时语音翻译功能扩展至所有耳机，支持超过70种语言。该功能今日开始测试版推出，仅需兼容的安卓手机和翻译应用。更新还包括基于Gemini的改进文本翻译，能更准确处理习语和俚语等表达。同时扩展了练习功能至20个新国家，提供基于AI的个性化语言学习课程。
生成式AI在心理健康咨询中的时间规律与人类使用习惯分析
本文探讨了人们在寻求AI心理健康建议时是否存在可识别的时间模式和节律。研究发现，尽管AI全天候可用，但用户仍表现出特定的使用习惯：在移动设备上健康话题占主导地位，而桌面使用则在工作时间内以工作和技术话题为主。夜晚和周末可能是AI心理健康咨询的高峰期，这引发了关于AI安全防护措施和政策制定的重要考虑。
回顾我们的2025年AI预测：准确性如何？
文章回顾了作者在2024年底发布的10项2025年AI发展预测，并逐一验证结果。预测包括Meta对Llama模型收费、扩展定律在机器人学和生物学中的应用、特朗普与马斯克关系破裂、Web智能体普及、太空AI数据中心、语音图灵测试、AI递归自我改进、前沿实验室转向应用层、机器人出租车市场份额和AI安全事件等。其中6项预测正确，4项错误，展现了AI领域的快速发展和不确定性。
北大学者带你拖拽3D物体，像玩拼图一样让虚拟世界动起来
北京大学团队开发的DragMesh系统通过简单拖拽操作实现3D物体的物理真实交互。该系统采用分工合作架构，结合语义理解、几何预测和动画生成三个模块，在保证运动精度的同时将计算开销降至现有方法的五分之一。系统支持实时交互，无需重新训练即可处理新物体，为虚拟现实和游戏开发提供了高效解决方案。
达尔豪斯大学团队重磅研究：为什么AI社会模拟需要从"沙盒游戏"升级为"开放世界"？
达尔豪斯大学研究团队系统性批判了当前AI多智能体模拟的静态框架局限，提出以"动态场景演化、智能体-环境共同演化、生成式智能体架构"为核心的开放式模拟范式。该研究突破传统任务导向模式，强调AI智能体应具备自主探索、社会学习和环境重塑能力，为政策制定、教育创新和社会治理提供前所未有的模拟工具。
HSE大学团队发布新成果：让AI图像生成快十倍的"超级加速器"技术
HSE大学研究团队开发出革命性的AI图像生成加速技术——广义对抗求解器（GAS），能将传统需要几十个计算步骤的图像生成过程压缩至4-6步，速度提升十倍而质量几乎不变。该技术通过重新设计求解器架构和引入对抗性训练，在多个数据集上验证了显著的性能提升，为AI图像生成技术的普及应用奠定了重要基础。
AI水印的多语言"失语症"——非洲数学科学研究院发现语言公平的重大漏洞
非洲数学科学研究院与德国Parameter Lab联合研究发现，现有多语言AI水印技术存在严重语言偏见，在中低资源语言中几乎完全失效。研究团队开发的STEAM系统通过反向翻译技术，成功解决了这一问题，在17种语言测试中平均提升检测准确率19%，为AI内容治理的语言公平提供了切实可行的解决方案。
DeepSeek-AI推出革命性OCR模型：让计算机"看图说话"压缩文本效率提升20倍
DeepSeek-AI推出的DeepSeek-OCR模型通过创新的"视觉文本压缩"技术，实现了突破性的文档处理效果。该模型能将包含1000个文字的文档压缩至100个视觉标记，达到10倍压缩比且保持97%准确率，甚至在20倍压缩下仍有60%准确性。模型支持近100种语言，在实际应用中显著超越现有技术，为解决大语言模型超长文本处理瓶颈开辟了全新路径。
Pokee AI：让7B参数的小模型也能做"大研究"——强化学习训练出的超级搜索助手
Pokee AI开发的PokeeResearch-7B是一个突破性的AI研究助手，仅用70亿参数就实现了卓越的深度研究能力。该系统采用AI反馈强化学习训练，具备自我纠错、答案验证和多线程研究综合功能。在10项基准测试中，它超越了所有同规模竞争对手，证明了精心设计的训练方法比单纯扩大模型规模更有效，为开发智能可靠的AI助手指明了新方向。
约翰霍普金斯大学等研究机构首创评测：AI模型看科学论文时也会"眼瞎"，错漏百出超乎想象
约翰霍普金斯大学等机构联合发布首个基于真实同行评审的AI评估基准PRISMM-Bench，测试21个顶级AI模型理解科学论文的能力。结果显示即使最强模型准确率也仅54.2%，远低于人类专家77.5%的表现。研究收集262个真实图文不一致案例，揭示AI模型过度依赖语言线索而缺乏真正理解，为AI在科学研究应用敲响警钟。
香港科技大学新方案：让AI学会炒股的"超级大脑"
香港科技大学研究团队开发了AlphaQuanter智能交易系统，这是首个能够主动收集信息并进行透明决策的AI交易员。该系统通过强化学习训练，可以像人类交易员一样灵活分析股票，在122天测试中实现了34.94%年化收益率，远超传统方法。其创新之处在于将工具调用与推理链结合，让AI的每一步决策都可追踪和解释，为金融AI应用提供了新的突破方向。
谷歌DeepMind重磅发现：开源AI模型存在严重"记忆泄露"风险，训练数据可被轻松提取
这项由谷歌DeepMind等机构联合完成的研究首次系统性揭示了开源AI模型存在严重的训练数据泄露风险。研究发现，通过特定的聊天模板标记可以触发模型"背诵"高价值的对齐训练数据，传统检测方法严重低估了泄露规模。更令人担忧的是，即使强化学习训练的模型也会泄露数据，而广泛使用的模型蒸馏技术可能无意中成为数据盗版的渠道，对整个AI行业的商业模式和安全框架提出了严峻挑战。
浙江大学团队研发LightMem：让AI拥有人类般的记忆，效率飙升百倍的突破性技术
这项由浙江大学和新加坡国立大学联合开展的研究，成功开发出名为LightMem的AI记忆系统。该系统模仿人脑三级记忆机制，通过感觉记忆过滤、短期记忆整理和长期记忆的"睡眠时间"更新，实现了效率和性能的完美平衡。实验显示，LightMem在保持高准确率的同时，将计算成本降低了百倍以上，为AI助手拥有真正的长期记忆能力开辟了可行路径。
约翰霍普金斯大学团队推出World-in-World：颠覆AI世界模型评估的革命性平台
约翰霍普金斯大学研究团队推出World-in-World平台，首次建立了基于实际任务表现而非视觉质量的AI世界模型评估标准。该平台通过四种闭环任务测试发现，视觉效果与实用能力并不相关，专业化训练比模型规模更重要，推理时间增加能显著提升性能。这项研究改变了AI世界模型的评估思路，推动行业从追求"好看"转向注重"好用"的实用价值导向。
OPPO联合多所高校：首个"批评-修改-编辑"强化学习框架，让AI个性化服务不再"浮于表面"
OPPO联合香港中文大学深圳校区等多所院校，首次提出"批评-修改-编辑"强化学习框架，解决AI个性化服务生硬机械的问题。该方法通过生成奖励模型提供具体改进建议，让AI学会自然运用用户信息。实验显示新方法训练的模型胜率提升11%，甚至超越GPT-4.1表现。
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