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科技巨头向Anthropic投入数十亿美元，AI领域循环投资持续升温
微软和英伟达宣布新合作计划，将分别向AI公司Anthropic投资50亿和100亿美元，同时Anthropic承诺向微软云服务投入300亿美元。此举旨在减少AI行业对OpenAI的依赖，但也凸显了AI投资的循环性质。根据协议，Claude模型将通过微软、亚马逊、谷歌三大云服务商提供服务，而Anthropic将与英伟达在芯片和模型优化方面展开合作。
VAST AI OS进驻Azure，构建全球AI运营数据平台
VAST Data将其AI操作系统软件栈移植到Azure平台，作为托管服务提供。该AI操作系统包含DataSpace、DataBase、DataStore等多层数据服务，构建在DASE存储架构之上。此次合作使客户能够在本地VAST部署、云环境和Azure之间无缝迁移工作负载，形成跨环境的混合AI数据架构。VAST正在构建覆盖主流公有云的全球存储数据架构。
DDN推出CORE统一AI和HPC数据平面架构
DDN在SC25大会上发布了全新的CORE AI和HPC统一数据平面，整合了EXAScaler Lustre文件存储和Infinia对象存储系统，并推出A1400X3i和A12200新硬件。该公司声称其存储系统支持超过11000个客户的100万个GPU。CORE作为软件抽象层，统一管理本地部署和公有云实例，提供一致的AI数据性能，支持从模拟到训练、推理和检索增强生成的整个AI生命周期。
微软发布Cobalt 200芯片并扩展Azure AI平台
微软在旧金山Ignite大会上发布了新一代Cobalt 200 CPU，性能较前代提升50%，同时推出新的Azure AI工具用于构建和部署生成式及代理AI应用。该芯片专为Azure云原生应用优化，目前处于预览阶段。微软还宣布了Azure AI平台的多项增强功能，包括支持模型上下文协议、模型路由器等创新特性。
AI重塑交通运输：无人驾驶汽车只是冰山一角
随着AI技术不断发展，交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示，AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作，大幅提升运输效率。从陆地到海空，AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调，AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术，实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展，同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
研究显示大语言模型数学计算能力令人担忧
波兰研究团队开发ORCA数学基准测试，对五个主流大语言模型进行评估。结果显示ChatGPT-5、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、Grok 4和DeepSeek V3.2的准确率均低于63%。测试涵盖生物化学、工程建筑、金融经济等七个领域的500道数学题目。研究发现模型主要在四舍五入和计算错误方面存在问题，表明自然语言推理进步并未直接转化为可靠的计算能力。
数据中心和加密货币挖矿将推高2026年电价
美国能源信息署预测，2026年批发电力价格将上涨8.5%至每兆瓦时51美元，主要由数据中心和加密货币挖矿需求驱动。尽管可再生能源发电比例将达到创纪录的26%，加上核电18%的贡献，无碳发电将占总量44%，但整体碳排放变化不大。AI数据中心的快速增长成为电力需求最大推动因素，谷歌宣布到2027年在德州增投400亿美元建设数据中心。
台湾AI工厂将采用VAST Data存储方案为7000颗Blackwell GPU提供数据支持
GMI Cloud在台湾投资5亿美元建设AI工厂数据中心，将使用VAST Data存储系统为7000个Blackwell GPU提供数据支持。该项目与英伟达合作，GPU将配备NVLink、InfiniBand和Spectrum-X以太网网络，部署在96个机架中，每秒可处理约200万个令牌，功耗16兆瓦。VAST的EB级数据基础设施支持模型训练、推理和实时数据处理。
Meta研究团队：让AI写作也能接受"奖惩教育"的新方法
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法，专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制，在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升，为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。
上海AI实验室推出Vlaser：让机器人像人一样思考和行动的突破性模型
上海AI实验室联合多所知名高校推出的Vlaser模型，成功将机器人的视觉理解、语言处理和精确行动能力统一在单一架构中。该模型基于600万个高质量训练样本构建，在12项综合测试中全面领先同类产品，实际机器人操作成功率超过64%，为机器人智能从工具向伙伴的转变奠定了重要基础。
港大团队推出数学AI新突破：让计算机"画图思考"解决数学难题
这项由港大、美团、港中大联合开展的研究提出了CodePlot-CoT系统，让AI通过生成绘图代码来进行数学视觉推理。该系统解决了现有AI无法有效处理需要画图辅助的数学题难题，在专门构建的Math-VR数据集上取得21%的性能提升，为AI数学推理开辟了新方向。
普林斯顿大学重磅发现：AI模型也需要"个性化教学"，STAT方法让数学能力飞跃提升
普林斯顿大学研究团队开发了STAT方法，通过让AI"老师"分析"学生"模型的技能缺陷，针对性制定训练方案。该方法在数学能力测试中实现了7.5%的显著提升，并在未见过的竞赛中平均提升4.6%。这种个性化AI训练方法突破了传统"一刀切"训练的局限，证明AI模型也需要因材施教的精准指导。
浙江大学团队打造会玩浏览器的AI助手：真正像人类一样上网搜索信息
这项由中科院、滑铁卢大学等多所院校联合完成的研究开发了BrowserAgent，一个能够像人类一样直接操作网页浏览器的AI助手。与传统需要转换工具的方法不同，它能直接点击、滚动、搜索网页，仅用5300个训练样本就在多跳推理任务上比最先进模型提升20%准确率。
亚马逊研究揭示AI记忆陷阱：当智能助手"记住"你的身份背景，竟然影响了它对情感的理解
亚马逊研究团队通过测试15个AI模型发现，当AI助手记住用户背景信息时，会对相同情感情况产生不同理解，称为"个性化陷阱"。优势社会地位用户获得更准确的情感解释，而弱势群体接受质量较低的理解。这种系统性偏见可能在心理健康、教育等领域放大社会不平等，提醒我们需要在追求AI个性化的同时确保算法公平性。
微软团队打造文档"美学评委"：AI如何判断文件的专业度？
微软等机构联合研发了DOCREWARD文档奖励模型，专门评估文档的结构布局和视觉风格专业度。该模型基于包含11.7万对文档的大规模数据集训练，在人类偏好准确性测试中超越GPT-5达19.4个百分点。研究解决了现有AI工作流忽视文档视觉呈现的问题，为智能文档生成和专业化排版提供了新的技术方案。
图宾根大学团队突破：让AI像魔法师一样创造无限个逼真3D人物
德国图宾根大学研究团队开发的InfiniHuman系统实现了3D人物生成的重大突破，能够通过文字描述、身体参数和服装图像精确控制生成过程。该系统包含11万个多样化身份的数据库，提供12秒快速生成和4分钟高质量制作两种模式，在游戏开发、影视制作、电商试衣等领域具有广阔应用前景，并承诺开源以推动行业发展。
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