Anthropic reveals the dark side of AI
Anthropic的新威胁情报报告揭示了AI如何扭曲网络犯罪，从而将计划从勒索到全球欺诈。这些发现揭示了AI的阴暗面，现在曾经用来帮助的强大工具以引起紧急安全问题的方式被利用。
The Self-Taught AI Redefines Computer Vision
Meta AI的Dinov3是一种自我监督的视觉模型，该模型在17亿张图像上训练，在图像分类，对象检测等方面设定了新的标准。通过革兰氏阴锚和现实世界中的创新，从监测森林砍伐到为NASA的火星探索供电，它标志着计算机视觉的范式变化。
The rise of the collective machine mind
新系统使机器人团体可以充当统一的团队。多机器人框架使机器人可以共享有关其环境，位置和任务的实时信息，从而反映了昆虫菌落中看到的集体行为，但由高级传感器和计算提供支持。
Bridging the data gap in medical imaging with AI
新的GenSEG框架大大减少了对专家标记的数据的需求，并以仅40-50个样本的方式实现了高准确的医学图像分割。通过创建现实的合成扫描与精确标签配对，即使在数据限制的设置中，它也能够开发高级诊断工具。
Does AI struggle with its confidence?
新的研究表明，诸如GPT-4O和Gemma 3之类的LLM即使在错误时也会坚持他们的初始答案 - 但在受到挑战时很快就会失去信心。过度自信和自我怀疑的这种令人惊讶的结合反映了人类的认知偏见，并引起了人们对AI可靠性的担忧。
Hidden bias in large language models
MIT科学家在AI语言模型中探索了一个称为位置偏见的关键缺陷，其中模型在文本的开头和末尾都偏向于忽略中间的信息。他们的研究表明，这种偏见不仅源于培训数据，而且还源于模型本身的架构。
AI eye matches human color perception
使用染料敏化的太阳能电池以10纳米的分辨率模仿人工突触可以模仿人类的色觉。该技术使能够具有高级颜色识别和逻辑处理的节能AI系统。
Real-life transformer: Drone morphs mid-air
atto是一个机器人，将空中从飞行无人机转变为地面流动站。通过克服混合机器人的长期挑战被困在粗糙的地形上，这一突破释放了自主交付，灾难响应和行星探索的新可能性。
AI learns to sync sight and sound
MIT研究人员开发了Cav-Mae Sync，这是一种AI模型，该模型学会了将声音与视频中的匹配视觉效果联系起来，而无需任何标签。这项技术可以使我们更接近更聪明的人工智能，就像人类一样，可以看到，听到和理解世界。
Google I/O 2025: AI at the core of everyday technology
Google I/O 2025上介绍的最迷人的创新揭示了AI如何改变搜索，视频创建和通信。这些进步是重新定义日常技术，使其比以往任何时候都更加聪明，更直观和个性化。
AI’s hallucination problem is getting worse
来自OpenAI和DeepSeek等科技巨头的最先进的AI模型正在以前所未有的速度生成虚假信息 - 没人知道为什么。由于AI幻觉的这种激增，跨关键领域的AI可靠性受到质疑。
Phi-4 – small models, big results
Microsoft的Phi-4家族是新一代的紧凑型语言模型，为数学，编码和计划等复杂任务建立，通常超过较大的系统。经过高级技术和精选数据培训，它们提供了强大的推理，同时又可以效率地用于低延迟使用。
No rules, just vibes! What is vibe coding?
为什么当AI可以通过开发为您“振动”时，为什么要强调代码的每一行？ Vibe编码是一个快速增长的趋势，开发人员让AI在编写代码中占据主导地位，将编程转换为更直观和自发的过程。
NVIDIA just made game physics a playground for everyone
nvidia已正式制作了其Physx Engine和Flow SDK完全开源的，包括期待已久的GPU模拟内核代码，并在BSD-3许可下。现在，即使在非NVIDIA GPU上，开发人员也可以自定义，端口和复兴的高级物理模拟。
Midjourney V7: Faster, smarter, more realistic
MidJourney推出了V7，即迄今为止最强大的AI映像模型，具有更智能的提示和实时个性化。通过重新设计的体系结构，V7提供了改进的对象连贯性，增强的纹理现实主义，并引入了快速，具有成本效益的图像迭代的草稿模式。
Super-Turing AI: Learning like the human mind
模仿大脑学习过程的新的高级神经系统有望创造更快，更高效和节能的AI。通过利用Hebbian学习和依赖于峰值的可塑性，这一创新可以提高AI的性能，同时大大降低环境和经济成本。
