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Cato Networks收购Aim Security强化AI安全防护能力
云网络公司Cato Networks宣布收购以色列AI安全公司Aim Security，收购金额未披露。Aim Security成立于2022年，专注保护员工、应用程序和组织与AI的交互，提供AI使用的可见性、控制和治理。该平台可监控ChatGPT、微软Copilot等公共AI应用的使用，发现影子AI使用情况并降低风险。此次收购将使Cato Networks的SASE云平台扩展新的AI安全功能。
巴黎理工学院发现AI换脸新危机：让人类检测准确率下降30%的"局部伪造"技术
巴黎理工学院研究团队发现了比传统深度伪造更隐蔽的"局部伪造"技术威胁。这种只修改视频局部区域的新型AI造假技术让人类检测准确率下降30%以上，AI检测系统性能下降高达43%。研究团队构建了包含25000个样本的全球首个局部伪造检测数据库FakePartsBench，揭示了现有防御体系面对精细化伪造攻击的脆弱性，为未来开发更强大的检测技术奠定重要基础。
大语言模型的"外挂"时代：Meta等机构揭秘为什么AI要学会借助工具而非死记硬背
Meta等机构研究发现，让大语言模型学会使用外部工具比死记硬背所有知识更高效。研究通过数学证明和实验验证，传统的参数记忆存在严格容量限制，而工具学习能实现无限扩展且不损害原有能力。这为AI发展提供了新思路：从堆叠参数转向构建智能工具协作系统。
ROSE：让视频中的物体彻底"消失"，连阴影也不留痕迹的神奇技术
ROSE是一项突破性的视频编辑技术，能够彻底移除视频中的物体及其环境影响。由浙江大学等机构研发，该系统不仅删除目标物体，还智能处理阴影、反射、光照等五种副作用。通过3D渲染生成训练数据，采用引用式擦除和差异掩码预测等创新方法，ROSE在各项性能指标上全面超越现有技术，为视频编辑领域带来了新的可能。
微软开发的14B参数AI：用510步训练就能媲美6710亿参数模型的数学推理能力
微软研究院开发的rStar2-Agent是一个仅140亿参数的AI数学推理模型，通过创新的智能体强化学习方法，在AIME24数学竞赛中达到80.6%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek-R1等大型模型。该模型的核心创新包括GRPO-RoC算法、分布式代码执行环境和渐进式训练策略，仅用510个训练步骤和一周时间就达到顶级性能，展示了"小模型大能力"的技术路径，为AI发展提供了高效替代方案。
Accenture研究团队推出MCP-Bench：让AI助手在复杂现实任务中接受终极考验
Accenture研究团队推出MCP-Bench评估基准，通过连接28个真实服务器和250个工具构建复杂任务生态系统，测试AI助手处理现实多步骤任务的综合能力。研究发现即使顶级模型在基本工具使用上已趋成熟，但在多工具协调和长期规划方面仍面临重大挑战，为AI助手发展指明新方向。
AI推理链条真的在推理，还是只是在自我催眠？英国谢菲尔德大学揭秘思维链的真相
英国谢菲尔德大学研究团队通过分析三类AI模型在软推理任务中的表现，发现了思维链推理的两面性：影响力和忠实性。蒸馏推理模型高度依赖推理过程并能纠错，而指令调优模型更多进行事后解释。研究揭示不同训练方法造就不同推理风格，对AI可解释性应用具有重要指导意义。
快手团队打造MIDAS：让AI数字人能像真人一样实时对话互动
快手团队联合清华、浙大推出MIDAS数字人系统，通过创新的自回归视频生成框架实现多模态实时交互。系统采用深度压缩自编码器将视频压缩64倍，结合大语言模型处理音频、姿态、文本等多种输入，配合轻量级扩散头生成高质量视频。可支持双人对话、跨语言合成等应用，生成视频长达4分钟无明显质量下降，为数字人实时交互应用奠定重要技术基础。
AI智能助手终于学会像人类一样操作电脑软件：上海AI实验室团队打造大脑分工新模式
上海AI实验室等机构联合开发了CODA系统，这是一个能够操作复杂专业软件的AI助手。它模仿人类大脑分工，分为负责规划的"大脑皮层"和负责执行的"小脑"两个部分，通过两阶段训练策略实现专业化和通用化。在四个科学软件的测试中，CODA平均成功率达到21.04%，显著超过传统方法，展现出良好的学习和适应能力。
谷歌DeepMind重磅发布：AI如何像人类一样学会"举一反三"？
谷歌DeepMind团队开发出突破性的AI元学习技术，让人工智能首次具备了类似人类的"举一反三"能力。通过结合元学习和神经网络架构自动搜索，AI系统能够快速适应全新任务，仅需传统方法十分之一的训练数据就能达到相似性能。这项技术在医疗诊断、个性化推荐等领域展现出巨大应用潜力，为AI从简单模式识别向真正智能学习的转变奠定了重要基础。
Kong收购OpenMeter 助力API和AI货币化变现
API管理工具厂商Kong宣布收购开源使用计量和计费平台开发商OpenMeter。此次收购将为Kong Konnect平台增加原生货币化功能，帮助企业大规模计量、定价和货币化API、AI令牌及数据流。随着API成为AI模型和服务的主要接口，传统计费系统面临挑战。整合预计2026年初完成，OpenMeter的7人团队全部加入Kong。
Cohesity三层架构战略与跟随领导者营销模式
Cohesity采用三层架构发展模式，包括成熟的备份恢复业务、快速成长的安全功能，以及新兴的AI能力。CEO表示收购Veritas后，公司结合了增长、技术开发和盈利能力，无需额外融资。公司将备份、安全和AI功能应用于数百EB级数据存储，并与Databricks等合作提供数据分析服务。Cohesity采用案例研究营销策略，通过获得行业领导者客户来推动品牌认知和销售增长。
You.com获1.5亿美元融资，助力开发者构建AI应用
人工智能初创公司You.com宣布完成1.5亿美元C轮融资，估值达15亿美元，由Cox Enterprises领投。该公司从消费级搜索引擎转向企业市场，现提供多种API服务帮助企业构建AI应用，包括研究API、数据API、智能API等。其平台集成OpenAI、Anthropic等多家AI模型，月处理查询超10亿次，服务客户涵盖DuckDuckGo等知名企业。
腾讯发布新AI模型，一张照片即可生成3D探索世界
## 腾讯发布HunyuanWorld-Voyager开源AI模型，可将单张图片生成3D一致性视频序列，用户可控制相机路径"探索"虚拟场景。该模型同时生成RGB视频和深度信息，支持直接3D重建。模型采用Transformer架构，使用超10万视频片段训练，在WorldScore基准测试中获得77.62最高分。但需要60GB以上GPU内存运行，且在欧盟等地区使用受限。
智能手机代理的隐私"第三只眼"：山东大学等高校联合揭秘AI助手是否会泄露你的隐私
山东大学等高校联合研究揭示智能手机AI助手隐私保护能力严重不足。研究团队构建了首个隐私意识评估基准SAPA-Bench，包含7138个真实场景。测试结果显示，即使最佳模型的隐私风险感知能力也仅达67%，多数开源模型仅30%左右。研究发现闭源模型表现优于开源模型，明确提示可显著提升隐私感知能力。
让AI文本生成像翻书一样快：香港理工大学等机构揭秘扩散语言模型的"未卜先知"能力
香港理工大学等机构研究团队发现扩散语言模型存在"早期答案收敛"现象：高达99%的问题在推理中途就已得出正确答案，却仍继续无效推理。基于此发现，团队开发了Prophet方法，通过监控AI推理信心动态决定提前停止时机，实现3.4倍推理加速且几乎不损失准确性，为AI文本生成效率优化开辟新方向。
顶级学府Meta AI团队重磅发布：让AI模型学会"反省"自己的推理过程，准确度飙升60%
Meta AI团队开发出STEPWISER系统，让AI模型学会像资深评委一样分析和评判推理步骤质量。该方法通过强化学习训练，让AI先进行深度分析再给出判断，在ProcessBench测试中准确率相比传统方法提升32-56%。STEPWISER还能通过"块重置推理"策略实时纠错，提高推理准确率10-18%，为构建更可靠的AI推理系统提供了重要突破。
ByteDance这套AI调度系统，让数万张GPU像管弦乐团一样协调工作
ByteDance团队开发的HeteroScale系统通过三层智能架构解决大规模AI服务GPU调度难题。系统创新性地使用decode TPS作为调度指标，建立异构资源管理框架和网络感知调度机制，在生产环境管理数万GPU，实现26.6%利用率提升和41.3%资源节约，为AI服务资源管理提供新范式。
AI也会做学术研究？斯坦福和加州伯克利联合打造的"学术AI助手"让机器自己写综述
斯坦福和伯克利联合开发了DeepScholar-Bench系统，专门评估AI进行学术研究综述的能力。研究通过让AI撰写论文的"相关工作"部分，从知识综合、检索质量和可验证性三个维度测试AI表现。结果显示最先进的AI系统综合得分不超过19%，表明AI学术研究能力仍有巨大提升空间，为未来AI助手发展指明了方向。
天津大学团队让AI生成动作快如闪电：MotionFlux让虚拟角色动起来只需毫秒
天津大学研究团队开发的MotionFlux系统通过矫正流匹配技术和TAPO偏好对齐优化，实现了毫秒级的实时文字到动作生成。该系统在保持高质量动作生成的同时，将推理速度提升了数千倍，在语义对齐准确率上也显著优于现有方法，为游戏、虚拟现实、教育培训等领域的实时应用奠定了技术基础。
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