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美国州政府生成式AI应用报告

今年2月，美国阿拉巴马州州长签署行政命令推动生成式AI在州政府大面积应用，并发布深度应用报告。报告涵盖应用现状、伦理风险与策略、数据管理、政策治理等方面，为生成式AI在政府应用提供指引。

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。

菲尔兹奖得主联名信引发AI数学研究争议，前沿研究开始防备云端AI，但本地AI能力不足。本文专访StartLux CTO郭权玮，深度讨论本地RSI实践路径，披露Auto Research方法、实验数据与安全方案，介绍本地模型研发进展。

目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。

流媒体平台Deezer数据显示，AI歌曲产能虽高但播放率低，尤其中文歌问题突出。音潮团队从底层重构音潮大模型V4.0，实现算力国产化，产品矩阵四线齐头并进，走出一条有别于Suno的发展路线。

全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。

本文围绕AI搜索时代公司官网的重要性展开。指出国内官网流量减少是因搜索流量迁移，而在AI时代官网成重要信源。还阐述官网作用变化、AI友好内容标准、页面优化重点及应注重信任标签。

阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。

西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。

作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team，通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试，展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁，是复杂任务兜底系统，而非简单 prompt 编排。