AI快讯

蚂蚁集团联合信通院、中国电信推动多智能体可信国际标准于ITU成功立项

蚂蚁集团联合中国信通院泰尔终端实验室、中国电信等单位,在国际电信联盟(ITU-T)会议上成功推动《终端多智能体系统可信要求》国际标准立项。该标准围绕可信连接、身份、意图、授权四大维度,旨在为跨终端智能体协作建立统一安全框架,其核心技术源于开源的ASL。此举填补了行业标准空白,展现了中国科技企业在全球数字治理中的贡献,将为构建安全、开放的全球智能体生态奠定基石。

AI Agent记忆系统综述:NUS与人大等高校框架与功能解析

本文深度解读了由新加坡国立大学、中国人民大学等顶尖高校联合发布的AI Agent记忆系统综述。文章指出,记忆已从可选模块变为Agent的核心基础设施。综述创新性地提出了“形式-功能-动态”三角框架,系统分析了记忆的载体(Token级、参数、潜在)、核心功能(事实、经验、工作记忆)及其动态生命周期。文章进一步辨析了Agent Memory与LLM Memory、RAG等概念的本质区别,并展望了下一代记忆系统向记忆生成、自动化管理、RL驱动以及应对多模态、多智能体和可信挑战的发展趋势。

AGI发展前景:物理限制与技术进步潜力的学术交锋

本文深入探讨了AGI发展前景的学术争论。卡耐基梅隆大学教授Tim Dettmers基于物理原理提出AGI可能无法实现的观点,认为计算存在根本性物理限制,GPU进步已接近尾声,线性改进需要指数级资源。而加州大学圣地亚哥分校教授Dan Fu则持乐观态度,指出当前AI系统硬件利用率低下,仍有巨大提升空间,并提出了训练效率优化、推理架构改进等具体路径。文章还对比了中美在AI发展理念上的差异,最终指出AGI的实现可能需要硬件、算法、应用等多条路径的协同推进。

CineCtrl:首个统一控制视频运镜与摄影效果的AI模型,打造电影级生成视频

CineCtrl是由华中科技大学、南洋理工大学、商汤科技和上海人工智能实验室联合推出的首个统一控制视频运镜与摄影效果的AI模型。它通过创新的解耦交叉注意力机制,解决了多控制信号耦合的难题,能够对相机运动轨迹和光圈、焦距、曝光、色温等专业摄影参数进行独立、精细的协同控制。该模型结合物理模拟与真实数据构建了大规模训练集,实验证明其在效果控制精度和视频质量上均领先于现有方法,为普通视频赋予电影级美学质感,在影视制作与AR/VR内容生成领域具有广阔应用前景。

Meta与港科大推出VL-JEPA:1.6B参数视觉语言模型,嵌入预测技术实现高效实时AI推理

Meta与香港科技大学等机构联合发布了VL-JEPA视觉语言模型,这是首个基于联合嵌入预测架构(JEPA)的非生成式模型。该模型通过预测文本的连续语义嵌入而非生成token,在抽象表征空间中学习,显著提升了训练和推理效率。VL-JEPA仅需约一半参数即可在零样本任务中超越传统VLM,并通过选择性解码将解码操作减少2.85倍,特别适用于机器人、可穿戴设备等需要低延迟实时响应的应用场景。

拆解CANN:当华为决定打开算力的「黑盒」

大模型的竞争如火如荼,也有一群人正在研究如何降低门槛,让 AI 工具变得亲民。

它石智航发布全球首台自主刺绣机器人,以AI+全栈技术引领柔性精细制造新突破

2025年12月19日,它石智航发布了全球首台具备自主刺绣能力的机器人,展示了其在亚毫米级柔性精细制造上的突破。该技术成功应用于工业线束装配等复杂场景,标志着具身智能规模化落地取得关键进展。其核心依托于DATA-AI-PHYSICS三位一体的全栈解决方案,包括以人为中心的SenseHub数据采集系统、TARS AWE 2.0具身基础模型以及为AI而生的专用硬件体系,为行业提供了可复制、可扩展的工程化路径,推动具身智能从概念走向实用。

具身智能通用突破:情境数据采集驱动物理智能发展

本文探讨了具身智能发展面临的数据瓶颈,并重点介绍了深度机智公司通过“情境数据采集”模式破解这一难题的创新实践。文章指出,传统数据采集方式导致模型过拟合,而基于人类第一视角、融入丰富环境上下文的情境数据,能让AI理解动作背后的逻辑,实现技能的泛化迁移。深度机智与高校合作建立示范中心,利用自研DeepAct引擎大规模采集真实场景数据,为构建通用的物理智能系统奠定坚实的数据基础,推动机器人从机械模仿走向真正的自主智能。

百融云创硅基员工:RaaS模式驱动AI Agent商业创新与激励相容应用

本文探讨了AI商业化落地中的核心矛盾——“激励不相容”,并介绍了百融云创提出的破局之道:RaaS(结果即服务)商业模式。该模式将AI从“工具”升级为“硅基员工”,企业按实际业务成果付费,与AI厂商结成价值共同体。文章详细阐述了百融云创实现RaaS的三大技术突破(主动引导、决策优选、毫秒级响应),并展示了其在金融、运营商、政务等多行业的成功应用案例,展望了“硅基员工”重塑未来企业劳动力结构的趋势。