Katanemo Labs研究人员推出Arch-Router，一个智能路由模型框架，可将用户查询映射到最合适的大语言模型。该框架采用"偏好对齐路由"方法，允许用户用自然语言定义路由策略，通过域-动作分类法组织任务。Arch-Router是…详细

人工智能自然语言处理偏好对齐路由

现代威胁需要现代防御，云原生已成为新基准。传统数据保护和安全工具落后于快速发展的云和AI技术，网络攻击者正在利用现代技术优势。企业需要从根本上重新思考数据保护，将其从被动保险政策转变为主动智能层。云原生…详细

网络安全云原生数据保护

WEKA推出NeuralMesh Axon软件，将GPU服务器的本地SSD转变为统一的高性能存储池，以加速AI训练和推理数据访问。该技术将NeuralMesh功能从外部横向扩展存储服务器移植到GPU服务器内部存储基础设施中。通过容器化软件运…详细

存储技术高性能存储统一存储池

对象存储供应商Cloudian正在将Milvus向量数据库功能集成到其HyperStore软件中，作为AI数据平台路线图的一部分提供AI推理能力。HyperStore是一个对象存储系统，具有几乎无限的可扩展性并支持Nvidia的GPUDirect。向量数…详细

人工智能向量数据库统一平台

Deepgram发布了名为Saga的AI语音操作系统，专为开发者设计。该工具作为通用语音界面直接嵌入开发环境，允许开发者仅通过语音控制工具和代码。Saga集成了多种AI原生编码环境，包括Cursor和Windsurf，还可维护Linear、…详细

人工智能语音识别开发者工具

保加利亚图数据库初创公司Graphwise发布GraphDB 11重大升级，新增功能旨在增强企业知识管理并为人工智能模型提供更可靠的基础。该平台通过语义层管理结构化和非结构化数据，支持更多大语言模型包括Llama、Gemini等，…详细

人工智能知识图谱数据基础设施

微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP（1983年）和Z80（1976年）几乎是同时代产物，都诞生于内存珍贵…详细

数据库代码优化移植技术

韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth，进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中，与70多家数字健康技术供应商合作，应用覆盖美国500多家医院…详细

人工智能数字健康技术收购整合

具身智能既要有"会思考的大脑"，也要有"能行动的身体"，而中国，正是全球唯一同时拥有这两者制造能力与完整产业链的沃土。…详细

具身智能机器人新纪元

考生更会提问了：夸克AI回答3.3亿个高考问题，复杂问题翻倍。…详细

夸克

惊现拥有5种思考模式的多模态模型！快手开源Kwai Keye-VL模型…详细

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言…详细

混合专家模型注意力机制优化统一神经网络架构

小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化，在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型，甚至在某些指标上…详细

人工智能强化学习模型优化

这项由中国香港中文大学（深圳）团队主导的研究发现，AI大模型存在"前缀主导陷阱"问题——仅15%的错误开头就能导致20%的性能下降。研究团队创新性地提出LeaP方法，让多个AI推理路径在思考过程中互相交流协作，显著提…详细

人工智能推理模型协作学习

中科院研究团队发现了AI持续学习的数学规律，开发出能精确预测大语言模型在新领域学习过程中每一步表现的公式。该研究揭示AI学习本质是在两条隐藏轨道间切换，通过分布偏移和学习率衰减两个因素的相互作用实现。这一…详细

持续预训练大语言模型学习动力学

中科院团队开发了名为IKEA的AI搜索助手系统，解决了现有AI过度依赖外部搜索或内部知识的问题。该系统通过创新的知识边界感知机制和奖励设计，让AI学会准确判断何时使用内部知识、何时进行搜索。实验结果显示，IKEA在…详细

人工智能强化学习知识管理

ByteDance Seed研究团队提出AttentionInfluence方法，让13亿参数小模型为70亿参数大模型筛选训练数据。该方法利用模型内部注意力机制判断数据质量，无需人工标注。实验显示在推理密集型任务上性能提升1.4-3.5%，展现…详细

人工智能注意力机制数据筛选