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私有5G市场投资激增50亿美元迎来主流化
研究显示，随着电信行业知名企业和各垂直行业工业巨头加速部署私有5G网络，2025-2028年间此类网络投资将以约41%的复合年增长率增长，预计2028年年度支出将达到50亿美元。相比LTE技术，私有5G网络在吞吐量、延迟、可靠性和连接密度方面表现更优。特斯拉、现代等企业已将生产设施从Wi-Fi系统迁移至私有5G网络，消除了连接相关的停机问题。
谷歌研究院揭秘：人工智能如何像侦探一样通过眼神“读心术“洞察人类内心
谷歌研究院开发出一种革命性的人工智能技术，通过学习人类眼动轨迹来提升视觉问答能力。该技术像训练侦探一样教会AI关注图像中的关键区域，准确率提升3-10%。研究发表于CVPR 2024，在教育、医疗、无人驾驶等领域具有广阔应用前景，为AI向人类智慧靠近开辟了新路径。
欧洲AI明星公司发布全球最小高性能模型
西班牙AI初创公司Multiverse Computing发布两款超小型AI模型，分别命名为"鸡脑"和"苍蝇脑"。该公司声称这是全球最小的高性能模型，具备聊天、语音和推理能力。这些模型专为物联网设备、智能手机和平板电脑设计，可在无网络连接情况下本地运行。公司采用量子启发的CompactifAI压缩技术，在不牺牲性能的前提下大幅缩小模型体积。
看不见摸不着的虚假声音，为何让我们的大脑如此“上当“？——卡迪夫大学解密语音感知新机制
英国卡迪夫大学研究团队通过脑电图技术发现，当人们体验虚假听觉（即"听到"实际不存在的语音）时，大脑的神经活动模式与听到真实声音时几乎相同。研究揭示了大脑会根据语言经验和上下文自动"填补"缺失的语音片段，这一发现对理解听觉障碍、改进助听设备以及开发更智能的语音识别系统具有重要意义。
谷歌推出AI航班搜索工具应对反垄断审查
谷歌发布名为Flight Deals的AI航班搜索工具，基于Gemini 2.5模型，支持自然语言查询帮助用户找到优惠机票。用户可输入"冬季美食城市一周游，仅限直飞"等描述性需求。该工具按节省百分比排序结果，将在美国、加拿大和印度推出测试版。此举正值欧盟等监管机构调查谷歌是否利用搜索优势损害竞争之际，谷歌正寻求通过AI集成与其他旅游平台竞争。
谷歌DeepMind首次实现AI“闻香识分子“：用机器学习破解人类嗅觉奥秘
谷歌DeepMind开发出革命性AI系统，首次实现通过分子结构预测气味特征。该系统使用图神经网络技术，在包含5000个分子的数据库上训练，能够准确预测未知分子的气味。这项突破性研究解决了困扰科学界几十年的嗅觉机理问题，为香水、食品、医学等领域开辟新的应用前景，标志着人工智能在感官科学领域的重大进展。
亚马逊数据中心投资1000亿美元，相当于哥斯达黎加GDP总量
研究机构Omdia数据显示，亚马逊年度数据中心资本支出已超1000亿美元，相当于哥斯达黎加全年GDP。谷歌投入820亿美元，微软750亿美元，Meta690亿美元。预计2025年全球数据中心资本支出将达6570亿美元，较2023年的3300亿美元几乎翻倍。这一激增主要源于企业对AI算力的持续需求。未来几年IT设备仍是最大支出项目，同时物理基础设施投资增长更快，多个千兆瓦级数据中心项目已进入建设阶段。
浙江大学团队揭秘AI写作新现象：中间过程竟比最终答案更准确
浙江大学研究团队发现AI写作中的"时间振荡"现象：AI在生成过程的中间步骤往往给出正确答案，但最终输出时却被错误答案覆盖。团队提出"时间自一致性投票"和"时间一致性强化"两种解决方案，通过利用中间过程信息显著提升AI性能，在多个数学推理任务上实现2-25%的准确率提升，为AI系统的可靠性改进提供了新思路。
AI创业公司Landbase收购Adauris强化入站营销自动化
营销工作流自动化初创公司Landbase利用两个月前筹集的3000万美元A轮融资，完成了对AI初创公司Adauris的收购。这是该公司首次重大收购，旨在扩展"AI原生入站营销"业务。Landbase开发了专门用于营销管道的大语言模型GTM-1 Omni，可全自动化B2B营销流程。Adauris则擅长基于信号的潜客生成，每月产生超1000万次展示，日识别潜客达4.5万个。
大语言模型能否通关经典文字冒险游戏？斯坦福安全AI中心发现了惊人答案
斯坦福安全AI中心研究团队通过让大语言模型玩25款经典文字冒险游戏，测试其长期推理能力。结果显示即使最先进的GPT-5也仅能完成37.8%进度，揭示了当前AI在复杂探索任务中的重大局限性。研究发现AI存在长文本理解衰减、空间推理困难、试错学习能力不足等问题，为AI发展指出了内在智能提升的重要方向。
存储团队与数据团队需要加强沟通协作
随着AI和分析应用的普及，数据访问变得更加复杂，存储团队和数据工程团队面临新挑战。传统上存储团队专注基础设施管理，数据团队负责数据质量和分析服务。但AI对非结构化数据的依赖要求两个团队建立更紧密合作关系。存储团队需要从基础设施维护转向数据服务提供商，学习GPU基础设施管理和数据治理技能。双方需要建立共同的元数据定义和数据治理策略，确保AI应用能够安全高效地获取所需数据。
香港大学团队首创针对AI事实核查系统的“真相反转“攻击法
香港大学团队首次发现AI事实核查系统的重大安全漏洞，开发出名为Fact2Fiction的攻击方法，能够系统性欺骗最先进的事实核查系统。研究显示即使投入极少量精心制作的虚假证据，就能让AI系统40-60%的时间得出错误结论，成功率比现有攻击方法高出8.9-21.2%。该研究揭示了AI系统透明度设计的双刃剑效应，为开发更安全可靠的下一代系统提供重要启示。
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