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Meta的"AI超级智能"愿景听起来就像失败的"元宇宙"
Meta CEO扎克伯格近日向员工分享了"人人拥有个人AI超级智能"的愿景，声称这将开启"人类新纪元"。新成立的Meta超级智能实验室从OpenAI等公司高薪挖角人才。然而这一宏大愿景让人想起2021年扎克伯格对元宇宙的类似承诺。当时他将Facebook改名为Meta，宣称元宇宙将成为"下一代互联网"。但四年过去，元宇宙项目基本失败，投入600亿美元却收效甚微。如今扎克伯格又对AI做出同样宏大的承诺，历史是否会重演值得深思。
VodafoneThree与Currys签署独家多年合作协议
新合并的沃达丰三公司与英国科技零售商科瑞斯签署独家多年合作协议，旨在挑战英国移动通信市场并扩展宽带业务。沃达丰三现为英国最大移动网络运营商，拥有2700万客户，承诺到2034年实现99.95%的5G独立组网覆盖率。该合作将沃达丰三设为科瑞斯独家移动网络运营商，并将家庭宽带服务扩展至移动宽带固定无线接入。
低功耗芯片供应商Ambiq Micro申请公开上市
低功耗处理器制造商Ambiq Micro今日提交IPO申请，计划在纽约证券交易所上市。公司2023年营收6550万美元，亏损5030万美元；去年营收增长16%至7610万美元，亏损缩减至3970万美元。该公司主打Apollo系列片上系统芯片，搭载SPOT电源管理技术，功耗比传统芯片低五倍。最新Apollo510芯片集成AI加速器和网络安全电路。
AI模型其实并不理解它们在说什么
MIT、哈佛和芝加哥大学研究人员提出"波将金理解"概念，用于描述大语言模型的新型失效模式。这些模型在概念基准测试中表现优异，但缺乏实际应用这些概念的真正理解能力。研究显示，模型能准确解释概念定义，却无法正确识别、生成或编辑相关实例。测试发现模型概念识别准确率达94.2%，但在实际应用中失败率高达40-55%。这种现象使基准测试结果产生误导性，表明AI距离真正的通用人工智能还有很长路要走。
DDN Infinia对象存储技术解析及POSIX问题解决方案
DDN推出Infinia对象存储系统，采用键值存储架构和Beta Epsilon树数据结构，实现读写性能平衡。系统在对象列表性能上比AWS快100倍，延迟降至毫秒级，支持多租户和SLA管理。通过与英伟达合作优化RAG管道，在AWS上实现22倍性能提升并降低60%成本。
Wayback为X11桌面在Wayland世界中提供生存机会
Alpine Linux核心开发者Ariadne Conill推出了Wayback项目，这是一个实验性的X兼容层，允许使用Wayland组件运行完整的X桌面环境。该项目本质上是一个提供足够Wayland功能来托管rootful Xwayland服务器的存根合成器。与现有的XWayland不同，Wayback旨在创建一个类似X11风格的基于Wayland的显示服务器，让用户能够继续使用传统的X11窗口管理器和桌面环境，而无需重写或替换这些熟悉的工具。
让AI变身"推理专家"：大连理工大学团队首创MoR方法，让机器像人类一样自主选择思考策略
大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR（Mixture of Reasoning）方法，通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中，让AI能自主选择最适合的思考方式，无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段，实验显示MoR150模型性能显著提升，比基线模型提高2.2%-13.5%，为AI推理能力发展开辟新路径。
耶鲁大学团队发布SciArena：科学文献助手大比拼，人类专家投票选出最强AI
这项由耶鲁大学联合纽约大学和艾伦人工智能研究所完成的研究，首次构建了专门针对科学文献任务的AI评估平台SciArena。通过收集超过13000张来自102位真实科学家的投票，研究揭示了当前AI助手在科学文献理解方面的真实水平，同时指出了AI自动评估系统的显著局限性，为科学研究领域的AI应用提供了重要参考。
苹果团队突破性研究：让AI既能并行思考又能准确编程的神奇模型DiffuCoder
苹果公司联合香港大学开发了DiffuCoder，这是首个采用扩散模型的AI编程助手，能够像人类程序员一样进行全局思考和并行生成代码。该模型通过创新的"耦合GRPO"强化学习算法，在EvalPlus等权威测试中性能提升4.4%，并实现了更快的代码生成速度。这项研究为AI编程助手从线性生成向智能化并行思考的转变奠定了基础。
MIT实验室推出Radial Attention：让视频AI生成快如闪电的神奇技术
MIT等顶尖院校联合发布的Radial Attention技术，通过模拟自然界能量衰减现象，创新性地解决了AI视频生成中的计算效率问题。该技术将生成速度提升1.9-3.7倍，训练成本降低4.4倍，使AI能够生成4倍长度的高质量视频，为视频AI走向实用化奠定重要基础。
当AI造假遇上"不死水印"：斯坦福团队破解视觉伪装攻击的终极防线
斯坦福等高校联合研究团队首次开发出能抵御"视觉伪装攻击"的AI图像水印技术PECCAVI。该技术通过识别图片中的"非融化点"并采用多频道频域水印，成功抵御了能完全去除传统水印的最新攻击方式，检测率达92%。研究解决了AI生成图像真实性验证的关键难题，为防范AI造假内容传播提供了重要技术支撑。
微软最新研究：AI训练也要讲究"上菜顺序"——数据排列新方法让机器学习效果提升65%
微软研究院最新发布的DELT方法革命性地改变了AI训练数据的组织方式，通过给训练样本评分、筛选和重新排序，让AI模型能够循序渐进地学习。这种方法无需增加模型大小或数据量，就能将性能提升1.65%，实现训练效率翻倍，为AI训练带来几乎"免费"的性能提升。
数学推理能力是否真的提升了AI的整体智能？卡内基梅隆大学团队揭开大模型"偏科"之谜
卡内基梅隆大学团队通过评估20多个开源推理模型发现，多数在数学推理上表现优异的AI模型无法将优势转移到其他领域。研究揭示训练方法是关键因素：强化学习能在提升数学能力的同时保持通用性，而监督学习虽然数学成绩突出但会造成其他能力退化。通过内部表征分析发现，强化学习对模型改动更精准，避免了"灾难性遗忘"现象。
智能体将调用企业API：Atlassian等巨头的前瞻布局
Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备，重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计，未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成，使企业平均提前5天收款；AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率；Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理，节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。
使用ChatGPT时大脑会发生什么？科学家进行了研究
MIT研究发现，使用生成式AI完成任务时，大脑运作方式与单纯依靠自身思考存在显著差异。研究显示，使用ChatGPT等工具的用户记忆力更差，神经连接活动减少，对所写内容的回忆能力明显下降。虽然AI工具能提高效率，但可能导致用户缺乏对知识的深度理解和掌控感。研究强调需要更多科学数据来了解AI使用对人类认知的长期影响。
花岗岩演示展现AI数据中心绿色挖掘能力
Earthgrid公司展示了突破性的等离子体挖掘系统，使用双2500千瓦等离子炬在花岗岩中开凿隧道。该技术替代传统柴油设备和爆破方式，显著降低环境影响。这项绿色挖掘工艺可高效铺设地下电力线和光纤网络，减少野火风险，为AI数据中心等高耗能基础设施提供可持续的能源解决方案，推动绿色计算发展。
OpenAI与谷歌合作测试TPU芯片但暂无大规模部署计划
OpenAI澄清虽在测试谷歌TPU芯片，但暂无大规模部署计划。该公司正摆脱对微软基础设施的依赖，寻求包括甲骨文、CoreWeave等多家算力供应商合作。OpenAI一直在硬件栈多元化方面努力，从英伟达DGX系统起步，现已使用微软Maia加速器、AMD Instinct MI300系列等多种硬件。公司还在开发自研AI芯片。分析认为，OpenAI可能因软件栈主要针对GPU优化，适配TPU架构需要额外时间和资源投入。
研究机构能否教会AI自主扩展科学研究？波士顿大学团队揭示代码智能体的"研究盲区"
这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准，测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示，即使最优秀的智能体成功率也仅为25%，远低于实用化要求，揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。
Unbabel团队突破性成果：如何让AI既能精通翻译又不失聊天本色？
Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。
当AI开始学会"说服"：莫斯科科学家让机器人学会了更有说服力的视觉判断
莫斯科科学家开发出"听众机制"训练方法，解决AI视觉偏好判断中推理不一致问题。通过让两个AI模型相互"对话"验证推理过程，新方法在ImageReward基准上达到67.4%准确率，并在现代图像数据集上显著提升泛化能力，为开发更可靠可解释的AI系统提供新思路。
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