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Gartner：利用AI智能体，提升企业商业价值
AI智能体（AI Agent）也被称为代理型AI。这项技术正在引发巨大的热潮，是突破AI功能极限、深入改变企业运营与竞争方式的新一代AI解决方案。
Gartner：到2030年，守护代理将占据10%-15%的代理型AI市场份额
Gartner预测，到2030年，守护代理（Guardian Agent）技术将在代理型人工智能（AI）市场中占据至少10%至15%的份额。
突破6G测试挑战，加速迈入连接新纪元
无线技术的未来，其实比想象中来得更快。6G技术的出现有望带来更高的性能和灵活性，其应用场景将远超我们今天的无线系统。预计到2030年代初，这些下一代网络就会投入商用，而整个行业正从研究阶段逐步转向开发和标准化阶段。
VR世界生成新突破：字节跳动发布ImmerseGen系统，用AI代理创造沉浸式虚拟环境
字节跳动联合浙江大学发布了ImmerseGen系统，这是一个能根据文字描述自动生成VR世界的AI工具。该系统采用轻量化代理和RGBA纹理技术，用AI代理协作完成从地形生成到物体布置的全流程，还能添加动态效果和环境音效。相比传统方法，它生成的场景效率提升数十倍，在移动VR设备上达到79帧流畅运行，为VR内容创作带来革命性突破。
慕尼黑大学团队让AI像蜂群一样自己造机器人军团：无需人工指导的全自动智能体生成技术
慕尼黑大学研究团队开发了SwarmAgentic技术，这是首个能够完全自主生成智能体系统的框架，无需人工预设模板。该技术借鉴蜂群智能原理，让AI系统自己决定需要什么角色、如何分工协作。在旅行规划等六项复杂任务测试中，SwarmAgentic表现优异，在旅行规划任务上比现有最佳方法提升261.8%，展现了全自动智能体系统设计的巨大潜力。
当AI助手学会上网冲浪：EPFL团队首次揭示计算机代理的安全隐患
EPFL研究团队开发了首个专门测试AI计算机代理安全性的综合平台OS-HARM，通过150个测试任务发现包括GPT-4.1、Claude 3.7 Sonnet等在内的主流AI代理都存在严重安全漏洞，会执行有害指令、易受攻击欺骗，并可能因判断失误造成危险后果。
LMU Munich等机构重磅突破：让超级AI助手在手机上安家的全新联邦学习技术
这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。
上海人工智能实验室发布全球首个世界探索视频数据集：让AI像人类一样"环游世界"
上海人工智能实验室联合多个机构发布了名为Sekai的全球首个世界探索视频数据集，包含超过5000小时来自101个国家750个城市的第一人称视角视频。数据集配备位置、天气、场景等丰富标注，并基于此训练了YUME交互式世界探索模型，用户可通过键盘鼠标控制虚拟世界漫游，为虚拟旅游、教育、游戏等领域开辟新应用前景。
Salesforce发布Agentforce 3，支持AI智能体可观测性和MCP协议
Salesforce发布Agentforce 3平台重大升级，新增指挥中心提供AI智能体实时性能监控，支持MCP开放标准实现与数百种企业工具无缝集成。数据显示AI智能体使用量六个月内激增233%，超8000家客户部署该技术。百事可乐等全球企业已将其深度集成到业务运营中。新版本还提供50%更低延迟、增强安全性和200多个预配置行业操作模板，帮助企业快速部署功能性AI智能体。
MIT新框架让AI模型具备自我学习和持续适应能力
MIT研究人员开发出自适应语言模型(SEAL)框架，让大型语言模型能够持续学习并通过更新自身内部参数进行适应。SEAL教会模型生成自己的训练数据和更新指令，永久吸收新知识并掌握新任务。该框架采用双循环系统和强化学习算法，让模型学会创建个性化学习指南。在知识整合测试中准确率达47%，在少样本学习中成功率达72.5%。这对企业AI应用具有重要意义，特别适用于动态环境中的AI智能体，但仍存在灾难性遗忘等局限性。
Omnissa将VDI应用打包技术扩展至物理PC
Omnissa公司将其App Volumes产品进行了改进，使原本用于虚拟桌面的应用打包和部署技术也能在物理机上运行。该技术通过将应用文件打包成虚拟硬盘格式，让Windows系统能够直接挂载运行，无需传统的安装过程。由于虚拟桌面仅占全球PC市场5%份额，Omnissa希望通过拓展物理PC市场实现更大增长。该公司还与新加坡Arcfra合作推出更经济的VDI解决方案。
AllSpice推出电子工程团队专用GitHub平台
AllSpice.io为电子硬件工程团队打造专属协作平台，填补现有工作流软件间的空白。该平台支持团队在PCB文件和电子CAD文件等传统文档上协作，工程师可像在GitHub上注释代码一样对设计细节进行评论。公司刚完成1500万美元A轮融资，客户包括蓝色起源、Bose等知名企业，并推出AI代理工具帮助验证设计和发现错误。
耶鲁大学推出SCIVER：让AI像人类专家一样验证科学论文中的声明
耶鲁大学研究团队开发了SCIVER评估工具，专门测试AI验证科学论文声明的能力。通过3000个专家标注例子的测试，发现即使最先进的AI模型在复杂科学推理任务上仍远不如人类专家，主要存在信息检索不全、图表误读和逻辑推理断裂等问题，为AI科研应用发展指明了改进方向。
马里兰大学团队突破AI评价瓶颈：让机器学会"品味"文章好坏的秘密武器
马里兰大学团队开发出PrefBERT智能评价系统，解决了AI在开放性写作任务中缺乏有效质量评判标准的问题。该系统通过学习人类专家评分标准，能准确评判文章质量，显著提升AI生成内容的质量和人类偏好一致性，为AI训练提供了新的质量导向解决方案。
ByteDance推出T-PPO算法：AI训练速度提升2.5倍的秘密武器
字节跳动团队开发出T-PPO算法，通过"边做边学"的训练方式，让AI训练效率提升2.5倍。该技术突破了传统PPO必须等待完整推理的限制，采用截断式训练和独立优化机制，在AIME数学竞赛中获得62分优异成绩。这一创新不仅降低了AI训练成本，还为推理模型的发展指明新方向，有望推动AI技术在教育、科研等领域的广泛应用。
中科院联手美团推出MoTE：让大模型告别"内存吃货"时代的神奇瘦身术
中科院与美团联合推出MoTE技术，通过"三值专家混合"架构巧妙解决大模型内存消耗问题。该技术保留原模型的全精度共享专家，同时添加多个内存高效的三值路由专家，在3B参数规模下内存消耗减少60%以上，性能反而提升1.6%。这项突破为在普通设备上部署强大AI模型开辟了新路径。
上海人工智能实验室最新突破：让AI模型拥有"视觉记忆"，解决长文本中图片内容被遗忘的难题
上海人工智能实验室提出CoMemo架构，通过双路径处理解决视觉语言模型在长文本中的图像遗忘问题。该方法结合上下文路径和记忆路径，配合RoPE-DHR位置编码，在七项任务中显著提升性能，为多模态AI的长上下文处理提供了新的解决方案。
NVIDIA和KAIST联手打造AI模型"减肥药"：让72B巨型AI瘦身到7B还能保持超强能力
NVIDIA和KAIST联合研发的GenRecal框架成功解决了AI领域的重要难题：如何让不同架构的AI模型之间进行知识传输。该技术通过创新的"重校准器"组件，让小型AI模型能够学习大型模型的能力，在保持轻量化的同时显著提升性能，为AI模型的实际部署提供了突破性解决方案。
UCLA团队打造"超级AI助手"：能同时操控现实世界和网络世界的智能体
UCLA团队首创"具身网络智能体"概念，开发出能同时在现实世界和网络世界中操作的新型AI系统。通过1500多个跨域任务测试发现，当前最先进AI模型在此类任务中表现远逊于人类，主要问题在于跨域协调困难。该研究为AI发展指明了"统一智能"新方向，虽然技术尚不成熟，但为未来智能助手、智慧医疗、教育等应用奠定了基础。
谷歌联合多校推出全球首个金融多语言多模态评测基准：让AI读懂全世界的财报和新闻
这项由谷歌联合22所顶尖院校开发的研究首次推出了多语言多模态金融AI评测基准MultiFinBen，测试AI在五种语言和三种信息模态下的金融任务处理能力。结果显示即使最强的GPT-4o也只达到50.67%准确率，在多语言任务上仅7.50%，揭示了当前AI技术在实际金融应用中的严重不足，为行业发展指明了改进方向。
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