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后Transformer模型系统能够推动变革
新一代液态基础模型突破传统变换器架构，能耗降低10-20倍，可直接在手机等边缘设备运行。该技术基于线虫大脑结构开发，支持离线运行，无需云服务和数据中心基础设施。在性能基准测试中已超越同等规模的Meta Llama和微软Phi模型，为企业级应用和边缘计算提供低成本、高性能解决方案，在隐私保护、安全性和低延迟方面具有显著优势。
德国实验室推出DeepSeek R1-0528变体，速度提升200%
德国TNG Technology Consulting公司基于DeepSeek R1-0528开发出新变体R1T2 Chimera，采用专家组装技术融合三个预训练模型。该模型在保持90%原版推理能力的同时，输出token数量减少60%，推理速度提升200%。新模型采用MIT开源许可，已在Hugging Face平台发布，为企业应用提供更高效的AI推理解决方案。
Sakana AI 推出 TreeQuest：多模型团队表现超越单一大语言模型30%
日本AI实验室Sakana AI推出Multi-LLM AB-MCTS技术，让多个大语言模型协作完成单一任务，形成AI智能体"梦之队"。该方法使模型能够试错并结合各自优势，解决单一模型无法处理的复杂问题。在ARC-AGI-2基准测试中，模型组合正确解决了超过30%的问题，显著优于单独工作的任何模型。公司已将核心算法开源为TreeQuest框架，为企业开发更强大可靠的AI应用铺平道路。
Wonder Dynamics联合创始人加入2025年TechCrunch Disrupt AI舞台
TechCrunch Disrupt 2025将于10月27-29日在旧金山举行，汇聚超过10,000名科技和投资领袖。Wonder Dynamics联合创始人、现Autodesk公司成员Nikola Todorovic将登台演讲。作为视觉效果资深专家转型AI企业家，他与演员Tye Sheridan共同推出了Autodesk Flow Studio，这是一个突破性AI平台，能让创作者无缝地将3D角色融入真人场景。该平台使用云端工具自动化复杂的灯光、动画和合成流程，为电影制作人提供更快速、更便捷的高端视觉效果制作途径。
全球风投二季度复苏迹象显现，AI交易主导资本流向
全球风投市场二季度显现复苏迹象，退出价值达676亿美元，为经济放缓以来最高季度数据。尽管美国交易价值因缺少OpenAI大额融资而下降25%，但AI领域仍表现突出，Meta对Scale AI的143亿美元投资成为史上第二大风投交易。AI交易占2025年美国风投总额近三分之二。然而募资仍是最大挑战，上半年仅募得266亿美元，有望创十年新低。欧洲、亚太和拉美地区同样面临困境。
什么是Perplexity？这款AI聊天机器人全方位解读
Perplexity AI是一款将搜索引擎和聊天机器人结合的"答案引擎"，能够实时搜索网络并提供带引用的直接答案。该平台成立于2022年，已拥有2200万活跃用户。其深度研究功能可快速分析大量学术资料，生成详细报告。除基础搜索外，还支持文档总结、图像生成、代码编写等功能。提供免费版和每月20美元的专业版。目前正与三星等公司洽谈合作，但也面临多家媒体机构的版权诉讼挑战。
英超联赛推出AI工具提升球迷体验
英超联赛与微软达成五年合作协议，将在官方应用中推出AI虚拟助手Premier League Companion。该工具基于Azure OpenAI技术，能回答球迷关于球员数据、比赛分析等问题，提供个性化内容推荐。这一举措旨在让球迷更多使用官方应用，同时为联赛获取更好的用户数据。全球体育联赛正掀起AI技术竞赛，通过智能工具增强球迷互动体验。
Lovable计划融资1.5亿美元，估值达20亿美元
瑞典AI初创公司Lovable正在进行新一轮超1.5亿美元的融资，估值接近20亿美元。该公司专注于"氛围编程"领域，仅在今年2月完成1500万美元融资后数月就迎来估值大幅跃升。Lovable可通过文本提示构建完整网页应用，包括前端界面和数据库连接。公司去年11月发布产品，CEO称六个月内年经常性收入达5000万美元。近期还推出AI代理测试版，可自动执行代码编辑和调试等任务，采用基于使用量的收费模式。
多智能体系统如何革新数据工作流程
传统数据工程面临数据质量差、治理不善等挑战，成为AI项目的最大障碍。多智能体AI系统通过协作方式正在彻底改变数据准备、治理和应用模式。Google Cloud基于Gemini大语言模型构建协作生态系统，让不同智能体专门负责数据工程、科学、治理和分析等任务。系统通过分层架构理解组织环境，自主学习历史工作流程，能够预防问题并自动处理重复性任务，大幅提升效率。
微软推出业务级AI微调服务助力企业价值创造
微软推出Copilot调优功能，让企业通过低代码工具利用自动化微调技术训练企业数据。与基于公开数据的通用AI模型不同，企业需要理解内部数据和流程的专业化模型。Gartner预测专业化GenAI模型市场将在2026年翻倍至25亿美元。这些模型通常基于开源模型构建，部署为小语言模型，提供更好的成本控制和数据安全性，同时更易符合欧盟AI法案要求。
CEO预言白领替代潮：白领零工经济时代来临
福特CEO在阿斯彭创意节上坦言，AI将取代一半白领工作者，这是高管首次公开承认企业内部已讨论数月的现实。摩根大通、亚马逊等公司高管也预测大幅裁员。然而，这些工作并非完全消失，而是转化为零工经济模式。目前36%的美国员工已成为独立工作者，零工经济增长速度是整体劳动力的三倍。企业正将固定劳动成本转为可变零工成本，白领零工经济转型分四阶段推进，最终企业将保留20%全职员工但拥有500%更多零工关系。
AI与E Ink技术也无法让触屏触控板成为好创意
E Ink公司推出了一款新型触屏触控板，采用彩色电子墨水显示屏技术，具备常规触控板的滑动、点击等功能。该产品定位为AI交互专用界面，可显示快捷方式、系统通知和AI生成内容。尽管E Ink声称其功耗更低且笔记本关机时仍可使用，但触控板屏幕化的概念并不新颖。华硕等厂商此前已多次尝试类似的ScreenPad功能，但均未获得市场认可。这类设计存在使用不直观、需要低头查看等问题，预计将应用于未来的高端AI PC产品中。
Wonder Dynamics联合创始人将出席2025年TechCrunch Disrupt大会AI舞台
2025年TechCrunch Disrupt大会将于10月27-29日在旧金山举行，汇聚超万名科技和投资领袖。Wonder Dynamics联合创始人Nikola Todorovic将登台分享。作为视觉特效行业资深人士，他与演员Tye Sheridan共同创立了Wonder Dynamics，现已被Autodesk收购。该公司开发的AI平台能让创作者将3D角色无缝融入真人场景，通过云端工具自动化处理灯光、动画和合成等复杂流程，为电影制作者提供更快速便捷的高端视觉特效解决方案。
以色列量子初创公司Qedma融资2600万美元，IBM参投
以色列量子初创公司Qedma完成2600万美元A轮融资，IBM参与投资。该公司专注于量子纠错软件开发，其核心产品QESEM可分析噪声模式并抑制错误，使量子电路在现有硬件上的准确运行规模扩大1000倍。IBM等硬件制造商通过与Qedma等软件公司合作，为银行量化分析师和化学家等终端用户提供更易用的量子计算解决方案。
GoTo高风险云迁移如何助力其AI未来发展
印尼科技巨头GoTo正在实施"务实且问题驱动"的AI战略，基于其完成的"最复杂和具有挑战性的云迁移之一"。该公司在九个月内将一半基础设施迁移至阿里云，涉及数万PB数据和9000项服务，实现零停机时间。目前GoTo使用阿里云MaxCompute大数据平台和PolarDB数据库，为其交通、电商和金融服务提供支持，并开发了自有大语言模型Sahabat AI。
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。
京公网安备 11010802021500号
