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英特尔将于年底前再裁员15% 并缩减晶圆厂投资规模
英特尔宣布年底前将再裁员15%，员工总数将降至约7.5万人，相比去年12月的10.89万人减少31%。新任CEO谭立斌3月接任后做出这一决定，旨在削减运营费用至170亿美元。公司二季度净亏损29亿美元，几乎是去年同期两倍。除裁员外，英特尔还取消德国和波兰新晶圆厂建设，关闭哥斯达黎加测试组装业务，放缓俄亥俄州晶圆厂建设进度。
为什么机器学习模型变得越来越复杂却不见得更好用？普林斯顿大学发现的关键答案
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型，发现了复杂性与性能间的非线性关系：模型复杂性存在最优区间，超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象，提出了数据量与模型复杂性的平方根关系，并开发了渐进式复杂性调整策略，为AI系统设计提供了重要指导原则。
戴尔和英特尔将Windows 11视为AI PC商机
随着Windows 10支持即将在三个月后结束，戴尔和英特尔联合发布报告，试图说服企业用户将PC升级视为AI转型机遇而非被迫需求。报告显示80%英国企业计划升级至Windows 11，62%倾向选择Copilot+ AI PC。然而市场分析师指出AI PC需求缓慢，主要因为缺乏杀手级应用和明确投资回报。尽管存在兼容性担忧和标准不统一问题，预计AI PC将占今年销量43%，2026年成为市场主流。
Efficient Computer发布高效Electron E1芯片，专攻边缘计算工作负载
低功耗芯片初创公司Efficient Computer发布旗舰产品Electron E1处理器，大幅降低通用计算工作负载的能耗需求。该芯片采用创新的"Fabric架构"，实现空间数据流计算，与传统冯·诺依曼架构相比，能效提升可达100倍。通过消除内存与处理核心间的频繁数据传输开销，特别适用于传感器、可穿戴设备和无人机等边缘计算场景。
教AI学会"像学生一样犯错"——加州大学伯克利分校团队揭示编程教育新思路
ParaStudent是加州大学伯克利分校团队开发的创新AI框架，让大语言模型学会像编程初学者一样"犯错"和渐进改进，而非生成完美代码。通过分析68万次真实学生代码提交，该框架能模拟真实的编程学习轨迹，为编程教育提供更贴近学生实际的AI伙伴，重新定义了AI在教育中的角色。
Salesforce推出MCPEval：让AI助手工具使用能力有了"考试标准"
Salesforce AI Research团队开发的MCPEval框架为AI助手工具使用能力评估提供了全新解决方案。该框架基于Model Context Protocol标准，实现了从任务生成到深度分析的全自动评估流程，测试了十个AI模型在五个真实领域的表现，揭示了当前AI助手在执行过程与完成质量间存在普遍差距，为AI助手选择和优化提供科学依据。
KAUST团队开发PHYSGYM：让AI学会像科学家一样发现物理定律
KAUST研究团队开发了PHYSGYM测试平台，用于评估大语言模型在物理科学发现中的推理能力。该平台通过精确控制先验知识水平，测试AI在不同信息条件下进行实验设计和规律发现的能力。研究发现当前AI模型严重依赖先验知识进行模式匹配，缺乏真正的科学推理能力，为未来AI科学家的发展提供了重要洞察和标准化评估工具。
简单一句"再试试"就能让AI学会多轮推理？西北大学团队发现大语言模型训练的新突破
英国帝国理工学院等机构研究团队发现，在AI训练中仅使用"再试试"等简单反馈，就能显著提升大语言模型的多轮推理能力。这种方法解决了传统单轮训练导致AI重复错误答案的问题，在多轮对话成功率上提升14%，且具备跨领域通用性，为构建真正智能的对话式AI助手提供了新思路。
机器人大脑中的"想象力"：让AI学会预测复杂运动的新技术突破
加州大学伯克利分校研究团队开发出"分层运动预测网络"，让AI通过观看视频学会预测复杂物体运动，无需精确物理计算。系统在简单运动预测中达91%准确率，复杂场景78%，某些情况下超越人类判断。技术有望应用于机器人、自动驾驶、家庭服务等领域，为AI理解物理世界开辟新路径。
微软研究院重磅发布：AI智能助手学会为大模型"调配数据菜谱"，让机器学习事半功倍
这项由微软研究院主导的突破性研究，首次提出让AI学习如何为其他AI制定最佳训练数据配方的创新思路。通过训练一个专门的"数据混合代理"，成功解决了大模型持续学习中的"灾难性遗忘"难题，在数学推理任务上平均提升3.02%的同时保持了原有综合能力。该技术具有强大的通用性和适应能力，一次训练即可应用于多种模型和任务场景，有望显著降低AI开发成本并提升训练效率。
MiroMind发布M1系列：会思考的AI数学天才是如何炼成的
MiroMind AI公司发布了完全开源的M1系列数学推理模型，采用创新的CAMPO算法实现分阶段训练和重复惩罚机制。该模型在AIME24、AIME25等权威测试中表现优异，不仅准确率高且推理过程简洁高效。研究团队公开了全部训练数据、代码和配置，为AI推理研究提供了完整的开源解决方案，展现了与商业封闭模式不同的发展路径。
浙江大学团队用高斯分布"教会"AI点击屏幕：让计算机像人类一样自然操作界面
浙江大学团队创新性地将人类点击行为的高斯分布特征应用于AI界面操作训练，开发出GUI-G2方法。该方法摒弃传统二元奖励机制，采用连续高斯奖励建模，包含点精度评估和区域覆盖评估两大机制，并引入自适应方差处理不同尺寸元素。实验证实该方法在多个测试集上显著提升AI界面操作准确率，最高达24.7%的性能提升。
阿里巴巴推出WebShaper：让AI像人一样搜索信息的革命性突破
阿里巴巴通义实验室推出WebShaper系统，通过创新的形式化驱动方法让AI具备人类级别的信息搜索推理能力。该系统在权威测试中取得优异成绩，WebShaper-72B模型在GAIA测试中获得60.19分，超越众多开源系统。其核心创新在于建立数学化的任务表示框架和智能扩展器，系统化生成高质量训练数据，有望显著改变未来的信息搜索体验。
MinIO为对象存储提供生成式AI升级与Iceberg集成
MinIO正在其对象存储与生成式AI之间构建连接层，涉及采用Iceberg表格的结构化形式。联合创始人兼联席CEO AB Periasamy表示，生成式AI推动了企业数据基础设施需求，直接促进公司增长。MinIO员工数量已达160多人，并积极扩展市场业务。公司正致力于解决大规模结构化数据与大语言模型之间的桥接问题，特别是如何让LLM理解Iceberg表格等结构化数据。
2025笔记本CPU解析：购买前必知指南
本文详细解析2025年笔记本处理器市场格局，涵盖Intel、AMD、高通和苹果四大厂商的最新CPU产品线。苹果M系列芯片凭借出色的性能和续航表现位居榜首，Windows平台推荐高通骽龙X系列处理器。文章深入对比x86与Arm架构差异，分析各品牌处理器的核心数量、线程、时钟频率等关键参数，并详细介绍集成显卡、AI加速器NPU等技术发展，为用户选择合适的笔记本电脑提供全面参考。
教师迎来新助手：Instructure将AI集成到Canvas平台
Instructure与OpenAI合作，在广泛使用的学习平台Canvas中推出IgniteAI工具集。该系统为教师提供AI辅助的作业创建、自动化评分和内容生成功能，学生可在平台内与AI进行个性化学习对话。教师保持完全控制权，可自定义AI行为并审查所有回复。尽管调查显示教育领域在生成式AI采用方面领先，但仍存在算法偏见、数据隐私和学术诚信等担忧。
Google推出基于AI的Web Guide搜索实验功能
谷歌周四推出名为"网络指南"的AI驱动搜索功能，这是一项搜索实验室实验，利用AI技术重新组织搜索结果页面，将与搜索查询特定方面相关的页面分组显示。该功能由Gemini提供支持，特别适用于开放式搜索查询，如"如何在日本独自旅行"等复杂问题。用户可选择开启或关闭此功能，未来将扩展到搜索的其他区域。
快手科技突破！AI训练新方法让1.5B参数模型达到O1-mini水准
快手科技和清华大学联合提出了Archer训练方法，通过识别语言中的知识型和推理型词语，对不同类型内容采用差异化约束策略。该方法让1.5B参数的小模型在数学推理和编程任务上达到了与大模型相当的性能，在AIME数学竞赛中准确率提升18%，训练效率比传统方法高8倍以上，为AI训练提供了全新的"小而精"发展路径。
南洋理工大学揭晓：AI看视频为何总是"错过关键细节"？全新基准测试让机器智能无所遁形
南洋理工大学研究团队开发了名为"视频思维测试"的新基准，通过1000个精心设计的YouTube短视频揭示了AI视频理解的真实水平。测试发现，即使是最强AI模型GPT-4o的正确率也只有36.6%，远低于人类的84.3%。研究指出AI主要存在时空混淆、世界知识缺失和复杂情节理解困难三大问题，为改进AI视频理解能力指明了方向。
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