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香港大学、阿里巴巴联合推出TTS-VAR：让AI画画变得更聪明的全新框架
本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR，通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略，将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题，在早期保持结构多样性，后期进行智能选择，实现了计算效率与生成质量的双重优化，为视觉生成技术发展提供了新思路。
斯坦福大学新突破：AI机器人首次学会在复杂现实环境中完美搬运液体
斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。
英特尔代工业务目前首要任务是18A大规模量产
英特尔CEO陈立武警告，除非有"重要外部客户"保证利润，否则可能停止14A半导体制程投资。他表示，英特尔18A前的制程可仅靠自有产品获得合理回报，但14A制程的资本成本增加，需要外部客户才能实现可接受回报。如果实施这一决定，可能意味着英特尔无法继续遵循摩尔定律，这对半导体行业将产生深远影响。
从社交媒体到钢铁制造：Dispo联合创始人的转型之路
Dispo社交网络和约会应用Teaser AI联合创始人Daniel Liss创立了钢铁制造公司Nemo Industries。该公司计划利用AI技术优化生铁生产，并自建熔炉设施。Liss认为从创立之初就使用AI的公司将比竞争对手拥有20%-30%的利润优势。公司此前已融资2820万美元，目前正与现有投资者洽谈1亿美元A轮融资，并获得两个南方州超过10亿美元的激励措施承诺。
AI时代的变革：Jensen Huang对人工智能的真实看法
英伟达CEO黄仁勋在播客中分享了对AI发展的深度见解。他认为AI是伟大的均衡器，将改变就业结构，创造新岗位但需要技能重塑。黄仁勋强调掌握AI技能的重要性，预测未来一切移动设备都将实现自主化，每家公司都将拥有生产和AI管理双重工厂。他看好美国制造业和AI能源生产计划，称AI为国家财富，并对机器人技术发展持乐观态度。
TechCrunch出行：特斯拉与通用汽车的财报故事对比
在最近的财报季中，特斯拉和通用汽车展现了截然不同的发展战略。通用汽车将电动汽车视为"北极星"，强调生产灵活性，可根据市场需求调整电动车与燃油车的生产比例。而特斯拉CEO马斯克则将公司未来押注在自动驾驶和AI上，尽管目前74%的收入仍来自汽车销售。两家公司都面临关税压力和电动车市场增长放缓的挑战，但应对方式各异。
Anthropic推出新的使用限制以控制Claude Code重度用户
Anthropic宣布将对Claude AI编程工具实施新的周使用限制，以应对部分用户全天候持续运行该工具的情况。新限制将于8月28日对Pro和Max订阅用户生效，包括每周总使用量限制和Claude Opus 4模型专项限制。公司表示此举影响不到5%的订阅用户，旨在维护服务稳定性并防止账户共享等违规行为。
浙江大学团队突破AI推理效率瓶颈：让AI学会"因题制宜"的聪明思考
浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。
南京大学团队突破AI绘画速度瓶颈：让复杂算法学会"简化思考"
南京大学与阿里巴巴团队提出TeEFusion方法，通过文本嵌入融合技术解决AI图像生成中分类器自由引导的计算效率问题。该方法将传统需要双重推理的过程简化为单次计算，在保持图像质量的同时实现6倍推理加速，并在多个基准测试中超越现有蒸馏方法。
DMOSpeech 2：当AI学会"精准计时"，让合成语音更像真人说话
DMOSpeech 2是哥伦比亚大学与NewsBreak合作开发的突破性AI语音合成系统。该系统首次通过强化学习优化时长预测器，解决了现有系统中语音节奏控制不准确的关键问题。同时创新性地引入师生协作采样策略，在提升2倍计算效率的同时保持了语音输出的多样性，使合成语音更接近真人说话效果。
揭秘人类视觉系统的奥秘：MIT与谷歌大脑团队发现视觉系统如何识别物体的核心机制
MIT与谷歌大脑团队的研究揭示了人类视觉系统识别物体的核心机制：大脑不仅被动提取物体特征，还主动预测物体在不同条件下的变化。通过脑电图与人工智能分析，研究发现视觉刺激后约100毫秒，大脑形成物体身份表征，随后200-300毫秒内开始预测物体在不同位置、大小或角度下的表现。这一发现不仅深化了对视觉系统的理解，也为计算机视觉提供了新思路，表明融入预测变换机制可能是提升人工视觉系统性能的关键。
Salesforce突破性成果：让AI自动设计提示词，普通人也能轻松驾驭大语言模型
Salesforce推出的Promptomatix是首个零配置提示词自动优化框架，让普通用户无需技术背景即可生成高质量AI提示词。系统通过智能任务分析、自动数据生成和成本感知优化，在五类NLP任务测试中均表现优异，特别在文本分类上提升15-20%。该技术有望大幅降低AI应用开发门槛，推动人工智能技术普及。
AI搜索评估新突破：清华和ModelBest联手推出RAVine框架，让智能搜索更接地气
中科院和ModelBest联合推出RAVine评估框架，针对AI搜索系统现有评估方法脱离实际的问题，创新性地采用真实用户问题、全流程行为监控和可追溯信息提取技术，发现当前AI搜索系统在任务完整性和引用准确性方面存在严重不足，为构建更贴近用户需求的智能搜索系统提供了重要技术支撑。
微软Edge浏览器推出Copilot模式正式转型AI浏览器
微软在Edge浏览器中推出了名为"Copilot Mode"的新功能，让用户在AI助手的帮助下浏览网页。该AI助手能理解用户的研究内容，预测用户需求并代为执行操作。目前该功能仍为实验性质，默认需用户主动开启且免费提供给Mac和PC用户使用。功能包括搜索、聊天、网页导航辅助等，还能处理预约、购物清单制作等任务，并可作为研究伙伴查看所有打开的标签页进行产品比较或在线研究。
AI助手时代：企业对Copilot+电脑接受度低
Copilot+ PC在企业市场渗透缓慢，IT决策者对其专有Windows AI功能印象一般。尽管微软推出了配备NPU芯片、支持40+ TOPS算力的高端笔记本，但企业更关注Windows 11设备更新等优先事项。分析显示，2025年第二季度欧洲AI PC出货量中，Copilot+ PC仅占9%。其专有功能如Recall、Click to Do等主要面向消费者，对企业价值有限。企业购买此类设备更多是基于硬件升级周期和对未来AI应用的投资，而非当前AI功能需求。
NiCE以9.55亿美元收购客服AI初创公司Cognigy
上市联络中心软件提供商NiCE宣布以9.55亿美元收购竞争对手Cognigy。消息公布后NiCE股价上涨超4%。NiCE的Mpower平台为企业提供联络中心效率优化服务，被超过80%的财富100强企业使用。Cognigy的云平台可帮助企业构建定制AI客服代理，支持多模态输入处理。收购完成后，NiCE计划将Cognigy技术整合到其CXone Mpower工具中，预计第四季度完成交易。
OpenAI的ChatGPT智能体轻松通过"我不是机器人"验证测试
OpenAI的ChatGPT Agent展示了它能够通过互联网上最常见的安全检查点之一——Cloudflare的反机器人验证。这个AI助手可以控制自己的网页浏览器，在沙盒环境中操作，用户可通过ChatGPT界面窗口监督其行为。Reddit用户发现它能轻松点击"验证你是人类"复选框，通过行为筛选系统，展示了AI在处理视觉内容和多步骤流程方面的能力，这远超简单的脚本自动化。
特斯拉与三星签署165亿美元AI芯片制造协议
特斯拉与三星达成价值165亿美元的协议，由三星生产特斯拉下一代AI6芯片。马斯克称这一合作具有重大战略意义，AI6芯片将用于全自动驾驶系统、Optimus人形机器人及高性能AI训练。特斯拉正与台积电合作生产AI5芯片，而三星已在生产AI4芯片。这笔交易对三星半导体业务是重大提振，马斯克表示实际支出可能会更高，并将亲自参与提升制造效率。
降低数据中心租赁成本的六大策略
数据中心托管租赁是企业获取数据中心基础设施的成本效益方式，但租赁费用因多种因素而异。要优化租赁成本，可采取以下策略：选择低成本区域；整合服务器减少占用空间；将工作负载集中到单一设施以获取批量折扣；与运营商协商价格；避免购买不必要的附加服务；接受长期合同以换取更低费率。这些策略可帮助企业在保持性能和可靠性的同时显著降低托管支出。
光纤部署加速将推动宽带技术支出至2028年达到201亿美元
宽带市场正向AI驱动的融合平台和个性化服务转变，成功将更依赖用户体验而非速度。Dell'Oro Group预测，2024至2029年宽带接入设备市场年均增长率为1.6%，收入将于2028年达到峰值，主要受DOCSIS 4.0和光纤扩展推动。被动光网络设备收入预计从2024年的107亿美元增至2029年的126亿美元，主要来自北美、欧洲、中东、非洲和拉美的XGS-PON部署。
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