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构建去中心化互联网，借助 AI：NANDA 即将登场
本文探讨了利用人工智能构建去中心化互联网的可能性与挑战，强调理解背后哲学思想的重要性。文章引用 Abhishek Singh 的演讲，讨论了隐私、验证、激励、编排和用户体验的难题，并介绍了 NANDA（Networked Agents and Decentralized AI）的概念，认为去中心化模式将释放数据和计算资源，推动创新，实现科技普惠。
OpenAI欲构建类似 AI 操作系统的订阅服务，整合 SDK、API 及交互界面
OpenAI CEO Sam Altman 描绘了订阅式 AI 平台的愿景，计划整合 SDK、API 及“界面”，通过不断迭代打造能整合个人全生活数据的智能模型，释放巨大财富潜力。
Zerve 推出多智能体系统，支持企业级 AI 开发全生命周期
Zerve AI Ltd. 推出一款多代理系统，将 AI 代理从代码助手升级为全流程协作者，覆盖规划、基础设施部署、构建与发布，并内置分布式计算引擎及 App Builder，加速企业级 AI 产品开发。
AWS 生成式 AI 采用指数的 10 个关键发现
文章基于九国3700余位IT决策者调研数据，揭示企业在生成式AI应用过程中在预算分配、领导任命、人才培养及变革管理等方面的趋势与挑战。
Anaconda 发布专为开源开发优化的数据科学平台
Anaconda 推出的 AI 平台集成了分发、工作流程、实时监控及安全治理等功能，有效简化开源生态下的开发和运维工作，为 Python 和 AI 应用的构建与部署提供高效保障。
Cadence 发布 Millennium M2000 超级计算机，Nvidia 全力加盟
Cadence 与 Nvidia 合作推出新一代 AI 加速超级计算机 Millennium M2000，显著提升仿真效能，加速芯片设计、药物研发等领域创新。
Tourette 综合征数字疗法获 NHS 采纳
诺丁汉大学研发的ORBIT数字疗法获NHS初步支持，用于改善Tourette综合征等抽动症状。该在线自助认知行为疗法经历临床试验证明效果显著，未来三年将在NHS推广。
Classiq 获得 1.1 亿美元用于构建量子计算机操作系统
Classiq是一家开发量子算法平台的初创企业，通过1.1亿美元C轮融资，加速研发简化量子编程、跨平台兼容的操作系统，助推量子应用落地。
Commvault 与 Deloitte 携手提升企业网络韧性
Commvault 与 Deloitte 整合数据保护和网络防御技术，帮助企业界定关键业务，提升在网络攻击前、中、后持续运营的能力。
M365 应用程序在 Windows 10 上的安全修复将延续至 2028 年
微软宣布，Microsoft 365 订阅用户在 Windows 10 上的常用应用可获得安全补丁支持直至2028年10月，但遇到问题时，除非迁移至 Windows 11，否则仅提供基本故障排除。
AWS 为 CIO 展示 Amazon Q Business 的应用前景
AWS 展示了客户如何运用 Amazon Q Business 生成式 AI 技术提升效率和自动化，从 Zoom、HS Brands 等实例中可见其在企业运营中的实际应用前景。
AI21 Labs 获得来自 Google 和 Nvidia 的 3 亿美元融资 拓展企业级 AI 产品
以色列 AI 初创公司 AI21 Labs 获得谷歌和英伟达3亿美元的 D 轮融资，进一步推进大型语言模型与企业级人工智能产品研发，总融资额达6.36亿美元。
Sakana 推出全新 AI 架构 “Continuous Thought Machines” ，实现模型以更少指引进行推理 —— 类似人脑
本文介绍了 Sakana 针对语言模型提出的全新 CTM 架构，通过内部短时记忆和自适应运算，令模型推理更接近人类思考方式。
OpenAI 的 30 亿美元 Windsurf 收购行动：其企业 AI 编码战略背后的真正原因
OpenAI 通过斥资 30 亿美元收购 Windsurf，旨在为开发者提供更强代码能力，应对 Google 和 Anthropic 的竞争，并抢占自主 AI 代理时代的入口。
微调与上下文学习：新研究指引如何为实际任务更优定制大语言模型
本文探讨了微调与上下文学习 ( ICL ) 两种定制大语言模型 ( LLM ) 的方法，实验显示 ICL 泛化更强但计算代价较高，研究者提出结合 ICL 增强的微调策略，以提升企业应用效果。
亚马逊测试仓库机器人发现它们尚未准备好取代人类
Amazon 在仓库中测试了名为 “Stow” 和 “Pick” 的机器人，虽然效率接近人力，但因失误率及操作损伤问题，目前机器人系统尚未成熟到可完全替代人工。
分析发现 ‘推理’ AI 模型性能提升可能很快放缓
Epoch AI 分析指出，以推理为核心的 AI 模型（如 OpenAI 的 o3）近年来虽取得显著进步，但因强化学习阶段所需的庞大运算和高昂研究成本，未来性能提升可能放缓，预计到2026年将趋向封顶。
点云配准新突破：斯特拉斯堡大学研究团队通过自编码器潜在空间优化实现多视图点云配准
想象一下，你有几张同一个物体从不同角度拍摄的照片，现在你想将它们精确地拼合起来，重建这个物体的完整3D模型。这基本上就是点云配准要解决的问题。点云是由三维空间中的点组成的数据集，每个点都有其x、y、z坐标。当我们从不同视角观察同一物体时，我们会获得多个点云，这些点云需要被精确地对齐（或"配准"）才能还原物体的完整形状。
GPT-4o在图像修复领域的初探：技术突破与现实应用的平衡之道
想象一下，如果我们把传统的人工智能模型比作专业运动员，那么像GPT-4o这样的多模态大型语言模型就相当于全能型运动员。传统的AI模型可能只擅长一种特定技能（比如短跑或游泳），而GPT-4o则可以同时理解文字和图像，并且能够生成两种形式的输出。OpenAI在2025年推出的这个模型，将自回归架构（简单理解为一次预测一个元素，并利用之前的预测来指导后续预测）与多模态输入输出能力融合在一起，在图像生成方面展现出了前所未有的表现。
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