微软最新发布了名为Mu的设备端小型语言模型，它将AI Agent能力深度整合到Windows 11的“设置”中，使用户能通过自然语言指令轻松配置系统。这款仅330M的模型在Copilot+PC的NPU上高效运行，性能可媲美更大模型，体现了微软在边缘AI和人机交互领域的创新。Mu的推出不仅极大简化了Windows操作，也标志着AI驱动的个人计算新时代的到来，尽管初期仅限于Copilot+PC且支持英文，但其技术突破和对未来计算模式的影响深远。

斯坦福大学医学院开发的ChatEHR利用自然语言处理技术，让医生能够通过对话式界面快速查询和汇总患者电子病历，显著提升了病历审查和信息获取的效率。这项技术不仅优化了临床工作流，更在医疗数据隐私保护方面做出承诺，同时在AI伦理、透明度和可解释性方面提出了更深层次的思考，预示着医疗AI辅助诊断的未来方向。

ScholAI，一款基于多云平台（MCP）的智能学术研究工具，通过语义查询、多源检索和CCF排名集成等功能，显著提升了文献查找、分析和管理效率。该工具不仅预示着AI在科学发现领域的深入应用，重塑了传统学术研究范式，也引发了对未来研究工作效率提升与潜在伦理挑战的深层思考。

香港中文大学团队的语音大模型（SpeechLM）权威综述论文被ACL 2025主会议接收，标志着AI语音交互正从传统分段式处理转向端到端模式，有望解决信息丢失、延迟和错误累积等痛点，实现更自然、更具情感的智能对话。文章深入解析了SpeechLM的技术架构、训练策略及应用潜力，并探讨了在实时性、安全性、普惠性等方面的关键挑战与未来发展方向。