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提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25

上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。

AI加速代码编写，但也留下更多安全坑，传统扫描工具和人工渗透测试难以应对。新晋GitHub Trending榜首工具Shannon是全球首个开源全自动AI渗透测试员，多智能体架构，功能强大，适合AI编程团队。

全球首款万元以内高性能人形机器人Bumi登场，能跑会跳还能当编程老师。它由松延动力打造，团队成员多来自清华，此前已有多款硬核机器人产品，Bumi让具身智能走进日常生活。

奥特曼在「温和的奇点」一文中称人类跨越AI发展「事件视界」，进入指数级加速阶段。他预测了未来5年技术时间线，还指出奇点悄然渗透，AI自转飞轮越来越快，人类迈向超级智能时代机遇与挑战并存。

UC Berkeley团队发表研究论文，通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势，经实验验证效果远超传统方案，为机器人产业化带来落地价值。

清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂，运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件，多智能体协作，还支持多种大模型，已获学生积极反馈。

有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。

兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2，它提出UniWorld - R1框架，在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强，能提升其他基础模型性能，相关论文、代码和模型已开源。

蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告，其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型，靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。

浪爪智能创始人胡文鑫出身大厂，却投身家用纺织机赛道。公司已获数亿融资，2024 年推出自动簇绒枪，还打磨消费级纺织 Station 平台，即将发布新品并搭建社区。团队解决诸多技术难题，满足不同用户需求。