Agentic AI is poised to transform banking operations, but capturing real value will require leaders to move beyond pilots and rewire how work, decisions, and delivery happen from end to end.

Paradigm Shift: Revolutionary quantum computing breakth […]

Companies are moving toward a new paradigm of humans working together with virtual and physical AI agents to create value. We share lessons from early adopters—and what you can do next.

Disruptor OEMs are challenging convention at every turn, forcing established OEMs to adapt their operating models to compete on speed, quality, cost, and innovation.

Annual mobile-data growth rates are expected to fall from more than 50 percent in 2019 to as low as 10 percent in 2029. Will this lead to unprecedented competition or a new profitable era for telcos?

机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取服务，简化数据爬取流程。

Trade routes face high variability in growth under different scenarios, with one-third of global trade potentially exposed to volatility by 2035.

本研究提出了一种基于有限状态机的情感支持对话框架FiSMiness，旨在提高长期满意度。该框架使大型语言模型能够自动规划和推理求助者的情感及支持策略，实验结果表明其在多个基准上优于其他方法。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在神经网络超参数优化中的应用。通过微调的Code Llama，我们的方法在生成超参数建议方面高效且具有竞争力，显著降低了计算开销，并在根均方误差（RMSE）上表现优异，展示了LLMs在快速实验中的潜力。

本研究提出了一种多模态农业智能体架构（MA3），旨在提升农业生产效率和可持续发展。该架构通过跨模态信息融合和任务协作，实现智能农业决策，并验证了其在实际农业场景中的有效性和稳健性。

本文提出生成检索与对齐模型（GRAM），旨在解决传统检索方法无法有效利用世界知识的问题。通过联合训练查询与产品文本，GRAM生成共享文本标识码，显著提升检索效率和查询产品之间的联系，优于传统及最新生成检索模型。

本研究提出了一种名为“真相透镜”的无训练框架，旨在提升深度伪造检测的可解释性。通过将检测任务转化为视觉问答，并结合视觉语言模型，增强了对图像真实性的识别与解释能力，从而提高用户信任。

本研究提出MAMM-Refine方法，通过多智能体和多模型协作，提升长文本生成的可信度，尤其在总结和问答领域。研究表明，该方法有效消除事实不一致性，显著提高生成内容的准确性和整体性能。

本研究提出了一种创新的三维物体检测方法DEST，利用交互式状态空间模型克服了DETR在三维室内物体检测中的性能限制。实验结果表明，该方法在ScanNet V2和SUN RGB-D数据集上显著提升了检测性能，创造了新的SOTA标准。

本研究提出“协同分布式智能”（ODI）范式，以解决人工智能与人类决策整合不足的问题。该方法强调智能体之间的协调，提升操作效率和战略灵活性，能够应对可扩展性、透明性和伦理决策等挑战，为未来研究和企业创新提供方向。

本文提出了一种新方法，通过第二轮自监督训练解决深度聚类中的特征随机性、漂移和扭曲问题，显著提升了六个数据集的聚类性能。

本研究提出了一种新范式，通过能力指令微调和模型选择与能力测试（Model-SAT）框架，优化大语言模型的路由，提升整体性能。实验结果表明，Model-SAT能够有效评估不同模型的表现，尤其在新模型发布时展现出优越的路由效果。

本研究分析了大型语言模型（LLMs）中拟人化术语的使用，指出其限制了研究的深度与广度。通过识别五个核心拟人化假设，提出非拟人化的替代方案，为LLM的理解与改进开辟新方向。

本研究提出了一种基于神经元振荡的新学习范式，旨在提升人工智能在新情境下的适应能力和有限数据学习能力。该方法使网络能够无监督地感知细微变化，并在未见过的情境中进行推断，具有重要的应用潜力。

该研究提出了一种新型图形用户界面代理模型UI-TARS，增强了感知能力和统一行动建模，表现优异，减少了对人为干预的依赖。