/
当大模型遇见古希腊逻辑学：印度统计学院团队揭示AI推理的"双重人格"
印度统计学院研究团队对14个大语言模型进行三段论推理测试，发现AI存在"双重人格"现象：顶级模型在逻辑推理上近乎完美（99.6%），但常识判断仅达随机水平（52%）。研究揭示了AI与人类推理的根本差异——AI正成为纯逻辑机器，而非具备常识的智能体，为AI发展方向提出深层思考。
北京大学团队打造数据准备"流水线"：让AI训练数据制作如同烹饪大餐般标准化
DataFlow是北京大学等机构开发的AI数据准备统一框架，通过近200个可复用算子和智能助手DataFlow-Agent，将传统手工数据处理升级为标准化流水线。实验证明其数据质量显著提升模型性能，在数学推理、代码生成、数据库查询等任务中均取得突破性改进，仅1万样本效果可媲美百万级传统数据集。
我们希望AI有多智能？世界模型可能比我们更懂世界
近年来，AI学会了写作、生成图像、创建视频甚至编写代码。随着这些能力成为主流，研究重点转向更深层问题：机器能否真正理解世界运作方式？世界模型应运而生，从1950年代概念到2024年OpenAI的Sora、2025年英伟达Cosmos等突破性应用。与语言模型基于文本预测不同，世界模型专注预测环境变化，通过学习因果关系实现推理规划。在机器人、自动驾驶等物理AI领域前景广阔，但面临计算资源需求高、数据收集困难等挑战。
首席信息官角色将在2026年扩展的四种方式
CIO角色正经历前所未有的转型。技术领导者不再仅专注于数字化转型和云迁移，还将承担企业可持续发展、AI治理和战略平台整合等责任。AI将从部署工具转变为重塑企业对技术领导者期望的核心力量。2026年CIO将承担负责任AI治理、推动AI驱动的平台整合、从IT转向企业级创新，以及成为可持续发展的首要管理者四大新职能。
Waymo正在测试Gemini在无人驾驶出租车中的车载AI助手功能
研究员Jane Manchun Wong发现，Waymo正在测试将Google的Gemini AI聊天机器人集成到其无人驾驶出租车中，旨在为乘客提供AI助手服务。该助手能回答乘客问题、管理车内功能如温控，并在需要时安抚乘客。系统提示显示，该助手被设计为"友好有用的AI伙伴"，能访问乘客信息并控制部分车内设备，但不包括音量、路线变更等功能。
数据中心从幕后走向台前的转折之年
2025年，数据中心不再是默默无闻的互联网基础设施，而是成为了美国政治和社会关注的焦点。随着AI产业快速发展，自2021年以来数据中心建设支出激增331%，达到数千亿美元规模。目前24个州有142个活动组织反对数据中心建设，抗议者担心环境影响和电费上涨。尽管面临强烈反对，科技巨头仍计划大规模投资AI基础设施建设。
意大利要求Meta暂停禁止竞争对手AI聊天机器人使用WhatsApp的政策
意大利竞争管理局要求Meta暂停其禁止公司通过WhatsApp商业工具提供自有AI聊天机器人的政策。该机构发现Meta可能滥用市场主导地位推广其Meta AI聊天机器人。调查显示，该政策可能限制AI聊天机器人服务市场的生产、准入和技术发展，损害消费者利益。新政策将影响OpenAI、Perplexity等公司的AI机器人在WhatsApp上的可用性，但不影响企业使用AI为客户服务。
让老旧Windows和macOS系统延续生命力
大多数用户只使用计算机预装的操作系统直到报废，很少尝试更换系统。即使使用较老版本的Windows或macOS，用户仍可通过开源软件获益。本文建议通过重新安装系统来提升性能，Mac用户可从苹果官方下载各版本系统安装包，PC用户则建议使用纯净版Windows 10 LTSC以获得更长支持周期。文章强调备份数据的重要性，并推荐升级内存和固态硬盘。对于老旧系统，应替换需要联网的内置应用以降低安全风险，定期进行系统维护清理。
微软计划到2030年用Rust语言替换所有C和C++代码
微软杰出工程师Galen Hunt在LinkedIn上宣布，目标是到2030年消除微软所有C和C++代码。公司正结合AI和算法重写最大的代码库，目标是"1名工程师、1个月、100万行代码"。微软已构建强大的代码处理基础设施，利用AI代理和算法指导进行大规模代码修改。该项目旨在将微软最大的C和C++系统翻译为内存安全的Rust语言，以提高软件安全性并消除技术债务。
2026年创客工具迎来重大升级，这些新技术值得期待
作者基于近十年3D打印和创客工具评测经验，预测2026年将成为创客们的重要年份。UV打印技术将大幅普及，可在各种硬质表面打印彩色纹理图案；彩色3D打印成本将显著降低，多喷头系统减少材料浪费；激光雕刻设备更加平民化；家用CNC铣床配备更简易软件正式进入家庭。尽管AI生成内容泛滥值得警惕，但这些技术进步将为创客、DIY爱好者和数字制造商带来前所未有的创作可能性。
2025年十大网络故事盘点
随着AI技术的爆发式增长，企业和网络连接提供商面临前所未有的网络需求激增。AI驱动的数据中心容量预计在未来五年内增长2-6倍，光通信技术容量每六个月翻倍。研究显示97%的企业认为需要升级网络以支持AI和物联网项目成功。网络基础设施正成为AI工作负载增长的关键瓶颈，企业迫切需要新的光网络解决方案来满足高带宽、低延迟需求。
新加坡南洋理工大学提出"棱镜假设"：像光谱仪一样解读图像的神秘密码
新加坡南洋理工大学研究团队提出"棱镜假设"，认为图像可像光谱一样分解为不同频率成分，低频承载语义信息，高频包含视觉细节。基于此开发的统一自编码系统UAE，通过频率域分解成功统一了图像理解和生成能力，在多项基准测试中超越现有方法，为构建真正统一的视觉AI系统提供了新思路，有望推动计算机视觉技术向更智能统一的方向发展。
当AI遇到"健忘症"：芝加哥大学团队如何让智能助手不再胡编乱造
芝加哥伊利诺伊大学团队提出QuCo-RAG技术，通过检查AI训练数据统计信息而非内部信号来检测AI回答可靠性。该方法采用两阶段验证：预检查问题实体频率，运行时验证事实关联。实验显示准确率提升5-14个百分点，在多个模型上表现稳定，为AI可靠性检测提供了客观可验证的新方案。
大语言模型会估计学生的学习困难吗？美国马里兰大学发现ChatGPT等AI难以理解人类认知障碍
美国马里兰大学研究团队发现，包括ChatGPT在内的20多个大语言模型虽然在解题方面表现卓越，但在评估题目对学生难度方面却表现糟糕，相关性仅0.28。研究揭示了"知识诅咒"现象：AI因掌握太多知识反而难以理解学生困难。即使通过角色扮演模拟不同水平学生，效果也极其有限。这一发现对教育AI发展具有重要启示意义。
中科大张仲伟团队破解视频编辑难题：让AI听懂"把这只狗换成猫"的指令
中科大张仲伟团队与HiDream.ai合作，提出了ReCo视频编辑框架，解决了AI难以准确理解文字编辑指令的问题。该技术通过区域约束和上下文学习，让AI能够精确定位编辑区域并避免内容干扰。研究团队还构建了包含50万样本的高质量数据集ReCo-Data。实验表明ReCo在四种编辑任务上均显著超越现有方法，有望大幅降低视频编辑门槛。
新加坡国立大学团队突破视频生成难题：单张照片竟能制作200帧3D一致性视频
新加坡国立大学团队开发的WorldWarp技术实现了从单张照片生成长达200帧3D一致性视频的突破。该技术通过创新的时空扩散模型和动态几何缓存机制，巧妙解决了视频生成中几何约束与内容创作的矛盾，在多个标准数据集上取得显著性能提升，为房地产营销、影视制作、教育等领域的视觉内容创作开辟了新可能。
普林斯顿大学团队让AI智能体像人一样在"游戏"中成长：GenEnv框架破解训练数据昂贵难题
普林斯顿大学研究团队提出GenEnv框架，通过让AI智能体与环境模拟器进行"共同进化"游戏来解决传统训练数据昂贵问题。该方法让7B模型在多项测试中最高提升40.3%，甚至能匹敌参数量多出数倍的大型模型，同时用更少资源获得比Gemini增强数据更好的效果。
UNIX V4磁带成功恢复：首个C语言编写的UNIX版本重新运行
计算机历史博物馆软件馆长Al Kossow成功恢复了上月在犹他大学发现的半世纪前磁带内容。UNIX V4是首个内核用C语言编写的UNIX操作系统版本，已从1970年代九轨磁带中成功恢复。现可从互联网档案馆下载并在SimH中运行。该版本包含约5.5万行代码，其中2.5万行为C语言，内核仅27KB大小。恢复过程使用了readtape程序采样原始磁通变化进行数据重建。
AWS为Nutanix AHV虚拟化平台新增混合云存储支持
亚马逊云服务宣布其存储网关现已支持Nutanix的AHV虚拟化管理程序，进一步扩展混合云存储解决方案。此前AWS存储网关已支持VMware ESXi、微软Hyper-V和Linux KVM。由于AHV基于KVM架构，AWS表示添加支持相对容易。随着Broadcom收购VMware后策略调整，许多企业正寻求替代方案，Nutanix成为热门选择。分析师预测VMware可能在三年内失去35%的工作负载。
京公网安备 11010802021500号
