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谷歌让AI更易获取真实世界数据
谷歌发布数据共享模型上下文协议服务器，使开发者和AI智能体能够通过自然语言访问真实世界统计数据。该服务整合了政府调查、行政数据和联合国等全球机构的公共数据集。新服务旨在解决AI系统训练中常见的数据噪声和幻觉问题，为AI提供可验证的结构化信息。谷歌还与ONE Campaign合作推出数据智能体工具，该开源服务器兼容任何大语言模型。
谷歌DeepMind重磅研究：AI智能体经济体如何重塑人类社会运作模式
这项由谷歌DeepMind研究团队完成的开创性研究首次系统阐述了AI智能体经济的概念框架。研究提出"沙盒经济"模型，从起源性质和边界渗透性两个维度分析AI智能体经济形态，预测未来将出现自然涌现且高度透水的AI经济网络。研究详细探讨了科学加速、机器人协调、个人助手等应用场景，提出基于拍卖机制的公平资源分配方案和使命经济概念，并深入分析了技术基础设施需求、社区货币应用以及相关风险防范措施。
微软为Copilot引入Anthropic AI模型
微软宣布从周三开始将Anthropic的AI模型集成到其Copilot助手中，此前该助手主要依赖OpenAI技术。企业用户可在OpenAI的深度推理模型和Anthropic的Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4之间选择，用于复杂研究和构建定制AI工具等任务。此举标志着微软与OpenAI这对曾经独家合作伙伴关系的进一步松动。
人工智能遇上“偏科生“难题：中国人民大学团队让AI在不平衡世界中也能公平学习
中国人民大学研究团队提出LoFT方法，通过参数高效微调基础模型解决长尾半监督学习中的数据不平衡问题。该方法利用预训练模型的良好校准特性改进伪标签质量，并扩展出LoFT-OW版本处理开放世界场景。实验显示，仅使用传统方法1%的数据量就能取得更优性能，为AI公平性和实用性提供了新的解决方案。
苹果推出SimpleFold：轻量级蛋白质折叠预测AI模型
苹果研究人员开发出SimpleFold，这是一个轻量级的蛋白质折叠预测AI模型。与谷歌DeepMind的AlphaFold等需要极其昂贵计算资源的模型不同，SimpleFold采用流匹配模型技术，跳过多个去噪步骤，降低计算成本并提升生成速度。研究团队训练了从1亿到30亿参数的多个版本，在CAMEO22和CASP14基准测试中表现出色，且模型规模越大性能越好。
中国科学家首次为三种少数民族语言建立新闻标题生成数据库——民族大学团队破解语言资源稀缺难题
中央民族大学徐桂先团队创建了首个专门用于中国少数民族语言新闻标题生成的大规模数据集CMHG，包含藏语10万条、维吾尔语和蒙古语各5万条高质量数据。该数据集通过严格的母语使用者评估体系确保质量，并在多个先进模型上验证了有效性，为解决少数民族语言AI技术资源稀缺问题提供了重要基础，现已在Hugging Face平台开放共享。
燃料电池能否成为数据中心现场供电的下一个重大突破？
数据中心现场发电能力可提升可靠性并满足不断增长的能源需求，但传统发电厂建设复杂昂贵。燃料电池提供了替代方案，能以更简单、可扩展的方式现场发电。微软、Equinix和亚马逊等公司已开始试用燃料电池作为主备电源。燃料电池具有可扩展性、可持续性和现场部署优势，但成本较高且燃料获取困难。
AI模型“千里之堤毁于蚁穴“：剑桥大学团队揭示大语言模型长期任务执行的致命缺陷
剑桥大学等机构研究发现，AI模型在长期任务执行中存在致命缺陷：微小的单步改进会带来指数级的长期能力提升，但传统模型会被自己的历史错误"带偏"，出现自我设限效应。思考型模型如GPT-5能执行超过1000步任务，打破了这一限制。研究重新定义了AI价值评估标准，认为长期执行能力比单次交互表现更重要。
Chipiron如何重新定义MRI技术的未来
医疗设备融资达到2021年以来最高水平，但MRI设备仍面临成本高昂、仅限大医院使用的问题。巴黎初创公司Chipiron创始人兼CEO Evan Kervella分享了解决方案。传统MRI依赖超导磁体和液氦，难以规模化。Chipiron正开发轻量级MRI技术，注重安装便利性和患者体验，不与传统设备竞争，而是让MRI技术在更多场所普及应用。
香港科技大学等联合提出InfGen：让AI图像生成告别分辨率限制，10秒内生成4K高清图片
香港科技大学等研究机构联合提出InfGen，一种革命性的AI图像生成方法。该技术将内容生成与分辨率调整分离，通过固定尺寸的潜在表示配合专门的生成器，实现任意分辨率图像的快速生成。相比传统方法需要100秒生成4K图像，InfGen将时间缩短至10秒内，速度提升10倍以上。该方法具备即插即用特性，可直接升级现有扩散模型，为高分辨率图像生成提供了全新解决方案。
Modular获2.5亿美元融资，简化AI硬件部署
AI初创公司Modular完成2.5亿美元C轮融资，估值达16亿美元。该公司提供统一平台，让开发者无需重写代码即可在不同芯片上运行AI应用，包括CPU、GPU、ASIC和定制芯片。公司旨在打破英伟达CUDA的垄断局面，为企业提供更多硬件选择自由。其平台已支持英伟达、AMD和苹果架构，在新一代加速器上性能提升20%-50%。
史丹福大学团队打造AI“股市福尔摩斯“，四个智能助手联手预测股价走势
史丹福大学团队开发出名为QuantAgent的AI股票预测系统，由四个专业AI助手协作：技术指标分析师、图形识别专家、趋势分析师和风险管理师。该系统仅通过分析股价数据就能预测市场走向，在比特币、标普500等八种资产的测试中，预测准确率普遍超过随机水平，最高达到80%。该研究展示了人工智能在高频交易领域的突破性应用。
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