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韩国如何用本土AI技术挑战OpenAI和谷歌
韩国政府投入5300亿韩元支持五家本土公司开发大型基础AI模型，包括LG AI研究院、SK电信、Naver Cloud、NC AI和Upstage。这些公司分别推出了Exaone 4.0、A.X、HyperCLOVA X和Solar Pro 2等针对韩语和本土文化优化的模型。韩国希望通过减少对外国AI技术的依赖，加强国家安全并在AI时代保持数据控制权，与全球AI巨头展开竞争。
埃森哲向员工发出最后通牒：不会AI就离职
埃森哲在2025财年业绩中表示，正大力投资员工AI技能培训。CEO朱莉·斯威特明确表示，对于无法通过AI增强工作能力且无法学习新技能的员工，公司将选择让其离职。这是公司业务重组战略的一部分，将产生8.65亿美元的一次性费用。目前埃森哲拥有7.7万名经过AI培训的专业人员，GenAI收入达27亿美元。公司整体表现良好，年收入增长7%至697亿美元。
Pure存储控制平面迎来智能化和安全性全面升级
Pure Storage在控制平台方面推出重大升级，包括AI智能控制平台、AI副驾驶功能和网络安全防护增强。新的智能控制平台可实时感知应用和工作负载，自动发现超负荷阵列并迁移工作负载。AI副驾驶支持自然语言管理，可与CrowdStrike等合作伙伴集成提供威胁检测。此外还推出恢复区域功能，提供隔离的恢复环境。这些功能将在2025-2027年间陆续上线。
Nscale获得11亿美元B轮融资，建设英国最大GPU集群
人工智能基础设施提供商Nscale完成11亿美元B轮融资，创下英国和欧洲最大B轮融资纪录。此轮融资由挪威工业投资公司Aker ASA领投，诺基亚和英伟达等公司跟投。该公司计划利用资金在欧洲、北美和中东加速部署大规模AI基础设施，支持OpenAI在挪威和英国的主权AI计算能力建设项目，并扩大工程和运营团队规模。
Databricks联手OpenAI打造智能体生态系统
数据科学巨头Databricks与OpenAI达成价值1亿美元的合作，在Databricks数据智能平台上推出"Agent brick"代理组件。该系统集成GPT-5等模型，可分析商业智能、自动化工作流程，并考虑法规和网络安全标准等上下文因素。企业用户可大规模运行大语言模型，在安全的生态系统中获得前沿AI能力，满足企业定制化AI应用和代理构建需求。
谷歌融合SQL、Python和Spark推进Colab Enterprise发展
谷歌正在推广Colab Enterprise，承诺提供统一的机器学习和数据分析笔记本环境，将SQL、Python和Apache Spark集成在一个平台中。该平台在BigQuery数据仓库和Vertex AI机器学习平台中预览多项增强功能，包括原生SQL单元格、交互式可视化单元格和增强的数据科学代理。谷歌旨在消除数据科学家在不同环境间切换的障碍，提高工作效率。
阿里巴巴发布530亿美元全球AI计划 但需GPU支持才能实现
阿里巴巴本周宣布了一项包含数百亿美元投资的AI战略，推出改版的大语言模型产品线，并计划在欧洲建设AI数据中心。该公司详细介绍了最新的Qwen3-Omni大语言模型，能够处理文本、图像、音频和视频。阿里巴巴计划三年内投资530亿美元建设AI基础设施，在中东、欧洲、东南亚和拉丁美洲建立AI数据中心链。然而，由于中美贸易限制，阿里巴巴无法获得英伟达顶级GPU，这给其全球AI扩张计划带来挑战。
谷歌支持加密货币矿企交易以抢夺AI数据中心资源
谷歌为AI计算初创公司Fluidstack与加密货币挖矿公司Cipher Mining的30亿美元十年协议提供14亿美元担保，并获得购买Cipher 5.4%股权的权利。这是谷歌两个月内达成的第二笔类似交易，反映出AI服务对计算资源的巨大需求。Cipher将利用谷歌的担保协议筹集资金扩张，提供位于德克萨斯州的168MW容量，计划2026年9月启用。
微软 M365 Copilot 新增 Claude AI 选项，多模型策略初显成效
微软与Anthropic达成合作协议，为Microsoft 365 Copilot用户提供Claude AI引擎选项。商业版Frontier Copilot用户可选择Claude Opus 4.1和Sonnet 4等模型，但需管理员权限。这标志着微软正在超越OpenAI，采用更开放的AI代理方式。微软已在Visual Studio中集成Claude，并在Azure中加入Grok AI。微软AI CEO表示，公司将基于他人最佳技术构建应用，而非追求AI领导地位。
视觉语言模型的"信息丢失"之谜：哥本哈根大学揭示AI看图说话背后的隐秘代价
哥本哈根大学等机构研究发现，主流视觉语言模型在将图像转换为文字描述时会丢失40%-90%的视觉信息。研究开发了两种创新方法来量化这种信息丢失：邻居关系分析和嵌入重建技术。实验表明信息丢失直接影响AI的检索和问答性能，研究还实现了丢失区域的精确可视化，为优化AI视觉系统提供了重要工具。
阿联酋研究团队打造AI"读心术"：从照片和文字中破解人格密码
阿联酋研究团队创建了PersonaX数据库，包含超过1.3万人的多模态性格分析数据。通过整合面部照片、背景信息和AI生成的行为特征描述，研究首次实现了大规模的跨模态性格分析。团队开发的双层分析框架不仅能发现统计关联，还能揭示深层因果关系，为理解人类性格特征提供了全新视角。
印度理工学院突破性研究：AI医生能否做出正确的心理健康伦理决策？
印度理工学院研究员创建了首个专门评估心理健康AI伦理推理能力的数据集EthicsMH，包含125个涵盖保密信任、偏见识别、自主权冲突等核心伦理挑战的情境。通过人机合作构建方式和多维评估框架，该工具不仅能测试AI决策准确性，更能评估其推理过程质量和多角度思考能力，为开发更安全负责任的心理健康AI系统提供了重要评估工具和方法论基础。
一场AI"天平游戏"的突破：亚马逊科学家如何让大语言模型学会动态平衡多项任务
亚马逊和圣母大学研究团队提出动态奖励权重调整方法，解决了大语言模型多目标训练中的固定权重局限性。该方法包括超体积引导和梯度优化两种策略，能根据不同目标的学习进度自动调整训练重点。在数学推理任务测试中，新方法在准确性、简洁性和清晰度三个指标上全面超越传统方法，同时提升了训练效率。这为AI训练从静态策略向自适应优化的转变提供了重要突破。
大语言模型为什么总是"学会"错误的东西？浙江大学研究团队找到了让AI更聪明的全新方法
浙江大学研究团队开发了CAT方法，通过在大语言模型的注意力机制中注入因果知识，解决AI容易学习虚假关联而非真正因果关系的问题。实验显示该方法显著提升了模型在新环境下的表现，如Llama模型准确率从64.5%提升至90.5%。这项创新为开发更可靠、具备真正推理能力的AI系统提供了新思路。
斯坦福大学AI实验室新突破：让计算机像人一样理解世界的三步循环法
斯坦福大学NeuroAI实验室提出概率结构整合(PSI)系统，通过概率预测、结构提取、整合三步循环让AI像人类一样理解世界。系统在1.4万亿视频数据上训练，能零样本提取光流、深度、分割等视觉特征，实现视频预测、物体操控等应用，在多项测试中达到业界领先水平，展现了AI自我进化的新路径。
Utrecht大学团队首创AI"换位思考"技术：让机器像人类一样理解不同观点
Utrecht大学研究团队开发出让AI具备"换位思考"能力的创新技术，通过情境学习和标签分布学习两种方法，使AI系统能够理解和模拟不同人的思维模式与判断习惯。该技术在LeWiDi-2025国际竞赛中获得第二名，为开发更人性化的AI系统提供了新路径。
腾讯混元：AI也能成为3D"解构大师"，一个模型让3D物体智能分解成有意义的零件
腾讯混元团队开发的X-Part技术实现了高质量的3D物体智能分解，能够将复杂3D模型分解成语义清晰、几何完整的零件。该技术通过边界框指导、语义特征注入和同步多部件生成，在几何精度和语义一致性方面显著超越现有方法，为3D打印、游戏开发、工业设计等领域提供了强大的工具支持。
字节跳动发布Lynx：一张照片就能生成逼真个人视频的AI新突破
字节跳动推出Lynx个性化视频生成系统，仅需一张照片即可生成高保真度个人视频。该技术采用双适配器架构，通过ID-adapter处理身份特征，Ref-adapter注入视觉细节，在800个测试案例中展现出卓越的面部相似度和视频质量，超越现有同类方法，为个性化内容创作开辟新路径。
ChatGPT推出个性化晨间新闻推送功能Pulse
OpenAI发布ChatGPT脉冲功能，这一推送特性可根据用户聊天历史自动生成个性化每日更新。该功能目前向Pro订阅用户开放，通过分析用户聊天记录、偏好设置以及Gmail和谷歌日历连接，AI模型在夜间进行研究，次日清晨以卡片形式推送相关信息。用户可通过点赞或踩的方式提供反馈。这标志着OpenAI向主动式AI助手转变的重要一步。
Google DeepMind新AI模型让机器人能够搜索网络完成任务
谷歌DeepMind发布了新型人工智能模型，该模型具备网络搜索能力，能够帮助机器人更好地完成各种任务。这一突破性技术使机器人能够实时获取网络信息，提升任务执行的准确性和效率，为机器人智能化发展开辟了新路径。
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