vivo AI Lab与香港中文大学MMLab联合推出了一种名为UI-Genie的自进化移动图形用户界面（GUI）智能体，该技术无需依赖人工标注数据，即可通过持续交互实现性能自主提升。UI-Genie融合多模态大模型与智能体学习框架，标志着在无监督环境下智能交互系统的重要进展。研究由专注于多模态大模型与智能体学习的肖涵担任主要作者，王国志等合作作者在Agent强化学习方向提供了关键技术支撑。该方法为移动端AI自动化操作开辟了新路径。
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学联合研发了RoboBrain-Memory，一种面向全双工、全模态模型的终身记忆系统。该系统专为具身智能体在复杂现实环境中的交互挑战而设计，具备实时音视频多用户身份识别与社会关系理解能力，可动态更新个体档案与社会关系图谱。通过整合全模态感知与持续学习机制，RoboBrain-Memory实现了机器人对人类用户的长期个性化记忆，使其能够像熟人一般进行自然、连贯的互动，推动服务机器人向真正智能化、人性化方向迈进。
一项由香港中文大学、北京大学和东北大学联合开展的研究，提出了一项名为MME-CoF的新基准，旨在系统评估视频生成模型的推理能力。该研究构建了包含12个推理维度的测试体系，用于考察如Veo-3等先进视频模型在复杂情境下的理解与推断水平。研究发现，尽管当前模型能够生成高度逼真的视频内容，但在涉及因果关系、逻辑推演等深层推理任务时表现有限，主要局限于模仿表面视觉模式，缺乏对事件内在机制的理解。该研究为视频模型的认知能力评估提供了标准化框架，并指明了未来在提升模型语义理解与因果推理方面的发展方向。
11月7日，Xsignal（奇异因子）与中欧国际工商学院（CEIBS）AI与营销创新实验室联合举办“AI驱动营销新范式：GEO白皮书发布暨AI搜索时代的品牌竞争力”论坛，并发布行业内首份《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图｜GEO白皮书｜2026》。该白皮书旨在定义AI时代下品牌建设的全新标准，重构营销底层逻辑，推动品牌在AI搜索环境中的战略升级。此次合作标志着学术研究与技术实践的深度融合，为品牌应对AI驱动的市场变革提供系统性框架与实证指导。
新华网财经观察栏目专题报道《“全勤生”的进博之约》，聚焦中国国际进口博览会（进博会）的持续吸引力。文章以“全勤生”为喻，生动展现全球企业对进博会的高度认可与积极参与。作为推动国际贸易的重要平台，进博会已连续举办六届，累计吸引145个国家和地区的超3,000家企业参展，其中近90家世界500强企业连续六年参展，彰显其在深化国际合作、促进全球供应链融合中的关键作用。通过高水平开放，进博会不仅助力中国经济高质量发展，也为全球经济复苏注入新动能。
在人工智能领域，强化学习与大模型记忆管理的结合正成为一项前沿研究方向。由加州大学圣地亚哥分校的Yu Wang在Anuttacon实习期间研发的Mem-α技术，首次成功将强化学习应用于大型模型的记忆管理过程，实现了模型对记忆存储、更新与组织的自主学习。该技术突破了传统记忆机制的局限，显著提升了智能体在复杂环境中的适应性与学习效率，推动了智能体记忆能力的革命性发展。Mem-α为未来具备持续学习与高效知识调用能力的AI系统奠定了技术基础。
“全勤生”已成为进博会的一道独特风景线，这些连续多年参展的企业与个人，以坚定步伐践行着与中国同行的承诺。他们不仅见证了进博会从首届至今的蓬勃发展——累计吸引145个国家和地区参展，意向成交额达735.2亿美元（2023年数据），更在开放合作中捕捉到广阔机遇。从科技创新到消费升级，“全勤生”深度融入中国市场的脉动，在共享发展机遇中实现自身跃升。他们的坚持，是信任的体现，更是对共同发展的有力诠释。
在第八届中国国际进口博览会上，贝加莱（B&R）展示了其在数智创新领域的最新成果——一系列融合人工智能技术的工业自动化新品。此次发布的AI新品聚焦智能工业场景，通过边缘计算与深度学习算法的结合，显著提升了生产过程中的预测性维护、质量检测与系统优化能力。作为全球领先的工业自动化解决方案提供商，贝加莱依托强大的技术研发实力，推动AI在复杂制造环境中的实时应用，助力企业实现高效、柔性与可持续发展。
在《大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来10年》一文中，一位大型科技企业的首席信息官深入剖析了人工智能对未来十年软件开发行业的深远影响。他指出，AI将显著提升代码生成效率，预计到2030年，超过70%的常规编码任务将由AI自动完成。然而，开发者的角色不会被取代，而是向系统设计、架构优化和复杂问题解决等高阶能力转移。CIO强调，未来的开发者需具备AI协作能力、跨领域思维与持续学习意识，以适应技术范式变革。企业也将重构人才培养体系，推动“AI+人类”协同开发新模式，实现创新效率的跃升。
传统搜索技术在应对复杂、特定场景需求时存在明显局限，难以高效满足开发者对精准信息的获取需求。本文探讨了通过优化数据组织方式与引入智能代理（Agent）推理机制，提升信息检索的智能化水平。借助结构化数据管理与自主学习能力的智能代理，系统可实现更深层次的语义理解与上下文关联分析，显著提高搜索效率与准确性。此外，为帮助开发者深入掌握相关技术，扫描二维码添加企业微信小助手并加入专属开发者群，即可免费获取讲师PPT资料，助力技术学习与实践应用。
在分布式多节点环境中，高效的数据管理是保障系统稳定运行的核心。本文探讨了通过统一数据格式来简化跨节点数据交互的实践方法，提升系统集成效率。同时，重点分析了确保数据一致性的关键策略，涵盖数据准确性与完整性两个维度，以应对节点间数据同步的挑战。此外，文章提出了一套完整的备份与恢复框架构建方案，强化数据安全与系统容灾能力。为帮助开发者深入理解并应用相关技术，文末提供学习资源：扫描二维码添加企业微信助手，即可一键加入开发者专属群组，并获取讲师PPT资料，助力技术进阶与实战落地。
本文探讨了通过构建科学的指标监控体系与优化ABQ指数，有效应对体外受精（IVF）技术在临床应用中的两大核心挑战。研究表明，系统化的数据监测不仅提升了胚胎培养质量评估的准确性，也显著提高了妊娠成功率。为促进相关技术知识的传播与专业技能提升，文章提供便捷学习途径：读者可扫描二维码添加企业微信小助手，加入专为开发者设立的企业微信群组，免费获取权威讲师的PPT资料，助力高效学习与实践应用。
在LLM时代，软件研发正迎来以智能化为核心的新范式变革。InfoQ《极客有约》栏目邀请百度、汽车之家、平安科技等企业的一线实践者，深入探讨大型语言模型在研发流程中的实际应用进展。从代码生成到测试优化，LLM已显著提升开发效率，部分团队反馈编码效率提升达40%。然而，模型输出稳定性、代码安全性与团队协作模式的重构仍构成主要落地挑战。各企业通过构建内部工具链、强化Prompt工程与引入人工审核机制，逐步推动技术落地。实践者强调，新范式不仅改变技术栈，更需组织文化与流程管理的协同进化。
2024年6月5日，自动驾驶领域两大领军企业——文远知行与小马智行，同步在香港交易所正式挂牌上市，标志着中国智能驾驶商业化进程迈出关键一步。上市仪式上，文远知行首席执行官韩旭与小马智行联合创始人兼CEO彭军共同出席，并就行业未来展开友好交流，展现出同行间的尊重与合作愿景。此次港股上市不仅为两家企业注入强劲资本动力，也进一步提升了市场对自动驾驶技术落地的信心。作为全球智能出行领域的创新代表，文远知行与小马智行在技术研发、测试里程及商业化运营方面均处于领先地位，持续推动中国智造走向国际舞台。
在数字化转型浪潮中，传统行业面临AI产品选择困惑、架构设计复杂与人才培育误区三大核心挑战。资深AI架构师凭借对技术趋势的深刻理解与跨领域实践经验，能够帮助企业精准评估AI产品适用性，构建可扩展、高兼容的AI架构体系，并规避“重技术轻应用”或“盲目引进高端人才”的人才培养误区。本期《极客有约》视频指出，超过60%的企业在转型初期因架构设计不合理导致系统集成困难，而科学的转型路径需以业务场景为驱动，结合阶段性目标制定技术落地策略。通过案例解析与专家建议，本文揭示了成功转型的关键要素，助力企业找到适配自身发展的数字化路径。
研究表明，当输入文本超过2000个token时，大型语言模型（LLM）倾向于生成无意义的文本片段，这一现象被称为“词语沙拉”。此类无序输出不仅降低内容质量，还显著增加计算成本。在执行“思维链”推理过程中，模型需对每一步生成的内容进行重新解码、存储与预测，导致资源消耗远高于常规对话任务。此外，模型并非持续处于有效思考状态，常陷入生成无关或重复内容的循环，进一步加剧了效率问题。该现象凸显了当前语言模型在长文本处理与推理优化方面的局限性。
