AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位，新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争，AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原…详细

人工智能机器学习平台升级

AI虽具备变革企业洞察力的潜力，但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛，简化治理，加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理，实现实时分析，并…详细

人工智能数据处理智能平台

南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架，首次让AI拥有真正的长期记忆能力，解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景，并使用智能检索机制，让AI能准确重现之前的场景和事件，即使间隔很…详细

人工智能世界模拟长期记忆

MTS AI研究团队提出RewardRanker系统，通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型，在多种编程语言上表现优异，甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化，系…详细

人工智能强化学习代码生成

上海AI实验室联合多家机构推出MM-IFEngine系统，专门解决多模态AI的"指令遵循"难题。该系统能自动生成复杂的图片-指令训练数据，并创建了包含400题、32种约束类型的MM-IFEval评测基准。实验显示训练后的AI模型在指令…详细

多模态大模型指令遵循训练数据生成

这项突破性研究首次系统性地揭示了多轮对话攻击对AI安全的严重威胁，开发了X-Teaming智能攻击框架和XGuard-Train防护数据集。研究显示当前AI系统面对精心设计的多轮攻击时失守率高达98%，但通过新构建的大规模训练数…详细

多轮对话攻击AI安全防护智能攻击框架

上海交通大学团队开发了MemOS记忆操作系统，让AI拥有真正的长期记忆能力。该系统统一管理参数记忆、激活记忆和明文记忆三种类型，通过MemCube智能单元实现记忆的生命周期管理和跨类型转换。在LOCOMO基准测试中，MemO…详细

人工智能记忆管理大语言模型

在云计算浪潮中厚积薄发的“上升螺旋”，为阿里云和神州数码在AI时代的同频共振奠定了最坚实的基础。…详细

阿里云神州数码AI

铠侠正在测试最新的UFS v4.1嵌入式闪存芯片，专为智能手机和平板电脑设计，可提供更快的下载速度和更流畅的设备端AI应用性能。该芯片采用218层TLC 3D NAND技术，提供256GB、512GB和1TB容量选择。相比v4.0产品，随机写…详细

人工智能嵌入式存储性能优化

谷歌在伦敦云峰会上发布Firebase Studio更新，新增Gemini命令行界面集成、模型上下文协议支持和"代理模式"。代理模式提供三种AI协作层次：对话式"询问"模式用于头脑风暴，人机协作代理需开发者确认代码变更，以及几乎…详细

人工智能自动化编程智能体模式

上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案，仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS，并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示，新方法在…详细

4D重建异步拍摄视频扩散模型

上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法，这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准，POLAR在多项任务上实现了显著提升，7B参数模型超越72B现有最强基线，为AI对齐问题…详细

人工智能奖励建模强化学习

复旦大学团队发布BMMR数据集，这是首个大规模跨学科多模态推理评估基准，包含11万个涵盖300个学科的大学水平问题。研究发现即使最先进的AI模型在跨学科推理中表现有限，揭示了当前AI发展的重要盲点。该数据集支持中英…详细

人工智能多模态推理跨学科评估