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北京大学团队开发新方法：大模型与人脑竟然有相似的语法处理机制
北京大学团队开发出HFTP方法，通过频率分析技术同时研究大语言模型和人脑的语法处理机制。研究发现六种主流AI模型都能识别语法结构但方式各异，且都与人脑左半球语言区域表现出相似性。令人意外的是，升级版模型并非都表现更好——Gemma 2比原版更接近人脑，而Llama 3.1反而相似性下降。该方法在教育、医疗和AI优化方面具有广阔应用前景。
图宾根大学团队破解AI数学推理边界：现有强化学习方法其实只是"磨刀不换刀"
德国图宾根大学研究团队发现，现有AI数学推理的强化学习方法主要是"磨刀不换刀"—只强化已有解题模式而非开发新推理能力。他们创建了MATH-Beyond基准测试，收录181个连强AI模型尝试1024次都难以解决的高中数学题，揭示当前方法的局限性，推动开发真正具有探索性的AI训练方法。
让大语言模型变身"省钱高手"：格罗宁根大学突破性EAGER技术让AI推理省钱又聪明
荷兰格罗宁根大学等机构联合发布的EAGER技术，通过监测AI推理过程中的不确定性来动态分配计算资源，实现了在减少65%计算成本的同时提升37%准确率的突破。该技术可直接应用于现有模型，在数学、科学、编程等多领域测试中均表现优异，为AI推理优化开辟了全新方向。
西湖大学联合团队首创3D空间推理新框架：让AI像人类一样"看懂"立体世界
西湖大学联合团队开发出首个端到端3D空间推理系统GS-Reasoner，解决了AI难以同时处理物体识别和空间推理的技术难题。该系统通过创新的双路径融合技术和接地思维链训练方法，实现了无需外部工具的自主物体定位和复杂空间推理能力，在多项权威测试中达到最优性能，为自动驾驶、机器人导航等应用开辟新路径。
密歇根大学团队突破性发现：视频生成AI竟能"追踪"物体运动
密歇根大学研究团队发现视频生成AI具有意外的物体追踪能力。他们开发了"点提示追踪"技术，通过在视频首帧添加红色标记，让AI自动追踪物体运动轨迹。该方法无需专门训练，在处理遮挡等困难场景时表现优异，追踪准确性超越现有零样本方法，为AI跨任务能力研究开辟新方向。
上海交通大学与阿里巴巴揭秘AI推理新奥秘：注意力机制竟能暴露大模型思考节奏
上海交通大学与阿里巴巴合作研究发现，大型语言模型在推理时展现出"预设与锚定"的思考节奏。通过分析注意力机制，研究团队首次揭示了AI内部的推理逻辑，并基于此开发了三种新的强化学习训练策略，在多个数学推理任务上获得显著性能提升，为AI系统的可解释性和训练效率提供了突破性进展。
至暗5小时警示，什么样的基础设施才算“韧性”？
Akamai的分布式边缘架构从设计之初就以韧性为核心，全球平台通过跨区域负载均衡和智能路由技术，确保即使某些节点出现故障，流量也能无缝切换至可用节点。
达索系统推出SOLIDWORKS 2026， 以面向生成式经济的AI赋能设计与
达索系统（巴黎泛欧证券交易所：FR0014003TT8, DSY.PA）近期正式发布了其由AI驱动的3D设计、协作和数据管理应用产品SOLIDWORKS的最新版本——SOLIDWORKS 2026，助力数百万SOLIDWORKS用户重塑创新方式，迎接生成式经济。
汇丰PayMe成功迁移至亚马逊云科技 加速推动香港电子支付创新
亚马逊云科技今日宣布，香港本地电子钱包PayMe by HSBC已成功将其整个平台迁移至亚马逊云科技。此项战略性举措标志着汇丰在数字化转型进程中的一个重要里程碑，并巩固了其在数字银行创新领域的领先地位。
语音时代的全能助手来了！看SenseTime如何让AI同时听懂、看懂、说话还能记住所有对话
商汤科技研究团队开发的InteractiveOmni是一个突破性的全模态AI助手，能够同时处理图像、视频、音频和文字，并具备强大的多轮对话记忆能力。该模型采用端到端架构，实现了从多模态输入到语音输出的统一处理，在多项基准测试中表现优异。特别值得关注的是，4B参数版本就能达到接近7B模型的性能，且已开源供研究使用。
腾讯混元团队推出Honey-Data-15M：一个让AI视觉理解像人类一样深入思考的数据魔法师
腾讯混元团队联合北航、清华推出Honey-Data-15M，这是一个包含1500万高质量图像-问答对的开源数据集，通过创新的双层思考链策略让AI学会深度推理。基于此训练的Bee-8B模型在复杂推理任务上表现卓越，证明了专注数据质量能让开源AI达到商业级水平。
斯坦福大学新发现：AI并行生成的"快与好"难题——为什么AI写作速度快了质量却下降了？
这项由斯坦福大学等多所顶尖院校完成的研究发现，虽然扩散语言模型承诺通过并行处理大幅提升AI文本生成速度，但实际上存在严重的质量问题。研究团队开发了专门的测试平台ParallelBench，发现AI在处理需要协调的任务时表现糟糕，揭示了AI发展中速度与质量的根本性权衡问题，为未来AI技术发展指明了新方向。
哈尔滨工业大学突破：让AI像人一样同时掌握语言和音乐的双重艺术
哈尔滨工业大学研究团队开发出UniMoE-Audio系统，首次实现AI同时掌握语音合成和音乐创作。该系统采用动态容量专家混合架构和三阶段训练策略，解决了传统方法中的任务冲突和数据不平衡问题。实验显示，系统在语音质量和音乐美学评分上均达到业界领先水平，为多模态AI发展开辟新路径，应用前景覆盖教育、娱乐、内容创作等多个领域。
震惊！机器人看到你挥手却不知道你在干什么——复旦大学团队揭露AI机器人的"表面功夫"真相
复旦大学研究团队通过LIBERO-Plus测试平台对当前主流AI机器人进行了全面"体检"，发现这些在标准测试中表现优异的系统实际上极其脆弱：轻微的环境变化就会导致性能从95%暴跌至30%以下，且大多数机器人实际上忽略语言指令，主要依赖固定的视觉模式匹配。研究揭示了AI机器人类似"应试教育"的局限性，为行业发展提供了重要反思。
AI工作负载两年内将主导数据中心建设
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示，AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目，47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年，AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束，48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
AWS投资500亿美元为美国政府建设AI基础设施
亚马逊云服务宣布投资500亿美元，专门为美国政府构建AI高性能计算基础设施。该项目将新增1.3千兆瓦算力，扩大政府机构对AWS AI服务的访问，包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Claude聊天机器人等。预计2026年开工建设。AWS CEO表示此举将彻底改变联邦机构利用超级计算的方式，消除技术障碍，助力美国在AI时代保持领先地位。
微软发布Fara-7B智能体模型，可在PC端本地运行控制计算机
微软推出首个智能体小语言模型Fara-7B，专为"计算机使用"任务设计，能够控制鼠标和键盘完成各种操作。该模型仅有70亿参数，可在个人电脑上本地运行，无需联网或向云端传输数据，有效提升隐私保护和响应速度。Fara-7B能够通过视觉感知网站内容，执行在线购物、信息搜索和地图测距等任务，性能可媲美更大规模的模型系统。
Monday.com：AI技术助力解决现代工作效率危机
Monday.com在悉尼会议上表示，现代工作模式存在问题，AI技术是扭转生产力下降的关键。该公司指出61%的澳洲员工面临职业倦怠，劳动生产率自2022年来下降1.2%。公司推出Agent Factory功能，让用户构建AI语音代理。销售团队采用AI后胜率提升30%。三家本地客户分享应用案例：澳网通过平台管理复杂赛事运营，Ray White整合设计平台实现营销自动化，Freedom家具零售商获得26倍投资回报率。
Google联手Accel寻找印度下一代AI突破企业
谷歌与Accel合作推出针对印度早期AI初创企业的投资计划，通过Accel的Atoms项目为每家初创企业提供最高200万美元投资。该计划专注于支持印度及印度裔创始人从零开始构建AI产品，旨在为数十亿印度用户打造AI产品，同时支持印度开发的AI产品走向全球市场。创始人将获得资金、计算资源、技术支持和导师指导等全方位帮助。
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