夸克“C计划“揭秘：上线“类豆包”AI对话助手，成为豆包劲敌？
为了确保生成内容的专业度，夸克算法团队已经与通义实验室成立了联合研发小组，专注于搜索推理与可信生成。
伊利诺伊大学厦巴纳-香槟分校：AI视频评判专家诞生，让机器像人类一样“看懂“视频好坏
这项由伊利诺伊大学厦巴纳-香槟分校和滑铁卢大学联合完成的研究，开发了名为VideoScore2的AI视频评估系统，能够像人类专家一样从视觉质量、文本对齐和物理一致性三个维度对AI生成视频进行详细评估，并提供透明的分析过程。该系统在多项测试中显著超越现有评估工具，在准确率上提升近6个百分点，为AI视频行业提供了标准化、可解释的质量评估解决方案，有望推动整个领域的技术进步。
OpenAI发布ChatGPT Atlas浏览器：重在推广ChatGPT而非改进网页浏览
OpenAI于周二发布AI浏览器ChatGPT Atlas，目标是让ChatGPT成为搜索和问答的首选界面而非谷歌。该浏览器目前仅支持Mac，但正在开发Windows、iOS和Android版本。Atlas将ChatGPT设为默认搜索选项，并具备记忆功能，可结合浏览历史提供个性化答案。与其他AI浏览器不同，Atlas更专注于强化ChatGPT生态系统，为OpenAI提供更多用户数据和分发控制权，而非改善传统浏览体验。
滑铁卢大学团队突破编程模型训练瓶颈：让AI在自我批评中成长得更聪明
滑铁卢大学研究团队提出批评强化学习新方法，让AI模型在学习编程的同时学会批评代码质量。CRITIQUE-CODER模型采用8:2混合训练，不仅保持编程能力还获得代码评价能力。实验显示，该方法让小参数模型超越大模型，4B参数版本在LiveCodeBench达59分，超越基础模型4.8分。更重要的是，批评能力可迁移到逻辑推理等其他领域，为AI训练范式转变指明新方向。
通用汽车2028年推出解放双眼双手自动驾驶系统
通用汽车宣布计划于2028年推出自动驾驶系统，允许驾驶员双眼离开道路、双手离开方向盘，首先应用于凯迪拉克Escalade IQ。该系统基于现有Super Cruise技术，采用激光雷达、雷达和摄像头感知技术，初期在高速公路使用。通用整合了已关闭的Cruise子公司的技术栈，包括基于500万英里无人驾驶数据训练的AI模型。目前美国仅奔驰拥有商用L3级自动驾驶系统。
浙江大学突破：让AI专家团队在考试时“动态组队“，推理能力飙升
浙江大学团队提出动态专家搜索方法，让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率，且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置，为AI推理优化开辟新路径。
谷歌量子芯片实现分子形状可验证量子模拟
谷歌量子AI团队利用Willow量子芯片展示了可验证的量子模拟算法，能够比经典计算机更快更准确地模拟分子物理特性。该团队开发的"量子回声"算法通过模拟核磁共振实验过程，成功重现了分子原子核在磁场中的行为。研究团队与加州大学伯克利分校合作验证了算法准确性，实验涉及15个和28个原子的分子。结果显示量子芯片运行速度比世界最快超级计算机快13000倍，为药物发现和材料科学提供了新工具。
清华大学新突破：AI模型居然能学会“少说话多做事“，推理效率提升一倍还更准确
清华大学研究团队提出SIRI方法，通过"压缩-扩张"交替训练策略，成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示，该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时，输出长度减少46.9%，真正实现了效率与性能的双重优化，为AI模型训练提供了新思路。
卡耐基梅隆团队声称基于向量的系统可大幅提升PostgreSQL性能
卡内基梅隆大学研究团队开发了基于向量嵌入算法的自动化数据库系统，可将PostgreSQL默认设置性能提升2-10倍。该团队构建了名为Proto-X的整体调优代理，采用Wolpertinger架构和向量嵌入技术，能同时优化所有数据库参数。结合LLM增强技术，调优时间从12小时缩短至50分钟。研究者认为这项技术对于缺乏数据库管理经验的开发者和"氛围编程"时代至关重要，计划明年推出名为SYDHT的商业化产品。
南洋理工大学突破性研究：用AI实现多分钟视频实时流式生成，就像看电视直播一样
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术，实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新，解决了长视频生成中的错误累积问题，可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频，延迟仅0.76秒，质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01，为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
MLPerf基准测试如何指导数据中心设计决策
机器学习的突破性进展颠覆了传统数据中心架构，AI模型训练的计算需求持续增长。MLPerf训练基准测试作为标准化框架应运而生，用于评估机器学习性能，帮助数据中心专业人员做出符合快速发展工作负载需求的基础设施决策。该基准测试通过"训练时间"这一核心指标，为不同系统提供公平比较标准。
华中科技大学团队突破性发现：让AI像几何学家一样思考，竟能大幅提升空间理解能力
华中科技大学研究团队发现，通过让AI模型学习解决几何问题，能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集，使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示，几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升，其中最佳模型达到49.6%准确率，超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。
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