New AI-Powered Assistant Makes Every Marketer An Expert Instantly NEW YORK, Dec. 16, 2025 /PRNewswire/ -- Integral Ad Science (Nasdaq: IAS) today announced IAS Agent, a new AI-powered assistant that helps customers activate campaigns faster, uncover deeper insights instantly, and optimize performance at scale. Powered by the industry's most comprehensive dataset—and backed by 15+ years of proprietary IAS insights—IAS Agent is intuitive by design, empowering any marketer to deliver the trusted intelligence b ...

全球AI研究格局 - NeurIPS 2025接收论文总数达5825篇，刷新历史记录，但核心变化在于中美双极格局固化、LLM架构红利边际递减以及强化学习与具身智能成为主导[1][29] - 全球顶级AI研究高度集中于三个核心地理区域：美国湾区（以Google、Meta、Stanford、Berkeley为代表）、中国北京（以清华大学、北京大学、中国科学院大学为代表）和中国上海（以上海交通大学、上海AI Lab、复旦大学为代表）[6][7][35] - 学术界与工业界的界限已被打破，算力与人才的深度绑定成为取得顶尖研究成果（SOTA）的关键，双重身份（同时任职于高校和工业界实验室）的研究者成为主流[11][28][41] 机构研究成果排名 - 在全量论文统计中，清华大学以390篇（占比2.18%）超越Google的388篇（占比2.17%），在总量上位列全球第一[4][32] - 在Top 50头部机构的加权份额排名中，Google以4.84%的份额略高于清华大学的4.73%，显示美国科技巨头在精英研究中的持续领先地位[5][34] - 在高质量论文（仅包含Oral和Spotlight，约占总数的14%）筛选中，Google份额反弹至2.82%（72篇），重夺第一；清华大学以2.54%（65篇）紧随其后，两者在顶尖成果上的差距仅为7篇[8][10][39] 中美研究生态差异 - 美国的研究优势集中于Google、Meta等科技巨头，而中国的核心引擎是清华大学、北京大学、上海交通大学等高校集团军[6][35] - 在自然语言处理领域，中国的研究份额达到33.8%，已超过美国的31.4%，成为全球最大的NLP研究产出国[17][19][49] - 在强化学习与机器人学领域，美国以32.1%的份额居首，但中国以81.1%的惊人增速获得了29.9%的份额，显示出在该赛道的激烈竞争与快速追赶[15][17][47] 前沿技术赛道趋势 - 强化学习与机器人学成为增长最快、最热门的AI赛道，论文总量达到2302篇，年增长率高达39.4%[12][14][44] - AI for Science是年增长37.4%的蓝海领域，呈现美国（31.7%）、中国（29.5%）和欧洲（23.1%）三足鼎立的均衡竞争态势[20][22][52] - 欧洲采取差异化战略，在可解释性AI领域占据23.5%的全球份额，仅次于美国（32.0%），专注于构建AI的安全、公平与透明度护栏[23][25][55] 产学研模式变革 - 顶尖研究者普遍身兼学术职务与工业界实验室职位，以同时获取前沿理论和大规模算力支持，纯粹的学术研究面临挑战[11][40] - 对于学生而言，进入大型科技公司研究院实习已成为追求顶尖研究成果的必备条件，而非加分项[11][41] - 技术发展正从纯对话的LLM时代向拥有物理身体的“具身智能”或“Physical AI”时代演进[12][28][42]

活动概况 - Economist Impact将于2025年12月2日在新加坡四季酒店主办第二届AI Innovation Asia峰会 [1][2] - 活动旨在解决企业面临的核心挑战：尽管企业知晓人工智能能驱动增长，但在实施、治理及实现投资回报方面存在困难 [1][2] - 活动开幕环节将邀请新加坡教育部兼永续发展与环境部高级政务部长Janil Puthucheary进行部长级主题访谈 [1][2] 活动参与与目标 - 活动将汇聚500名企业高管，通过案例研究和小组讨论，聚焦于能创造价值的人工智能实际应用 [2] - 参会者将有机会接触顶尖的人工智能应用企业、监管机构及解决方案提供商，获取在亚洲成功扩展人工智能的可操作策略与成熟工具 [2] - 活动将汇集来自该地区各公司的代表，就人工智能技术的有效方案、无效方案及如何最大化其价值进行坦诚对话 [3] 核心议题 - 亚洲企业的监管前景：审视在分散的监管生态系统中导航所面临的合规挑战 [4] - 投资回报率：企业应如何衡量其人工智能项目的投资回报率，以证明支出合理性并确保盈利能力 [4] - 代理人工智能与客户体验：理解代理人工智能对客户体验的意义，以及企业如何负责任地利用它 [4] - 可解释人工智能：通过研究企业领导者如何在不影响效率的情况下保持对其人工智能系统的可见性，来解决“黑箱”困境 [4] 演讲嘉宾与赞助商 - 活动主讲嘉宾包括The Economist副主编兼The World Ahead编辑Tom Standage [3] - 其他特色演讲嘉宾包括联合利华国际首席执行官Aseem Puri、强生公司首席技术官兼全球技术服务副总裁Rowena Yeo等 [4] - 演讲嘉宾还包括来自H&M、空中客车、捷豹路虎、汇丰银行、达能、亚洲航空、DHL、迪卡侬、怡和集团、Klook等公司的领导者 [4] - 活动赞助商包括波士顿咨询公司、TikTok、Silverfort、Boomi、联想和ViSenze [4]

合作公告概述 - 公司宣布与一家领先的美国学术医疗中心就胶质母细胞瘤研究达成新合作[1] - 合作内容包括获得专有技术许可以及临床和生物标志物数据集的访问权[1] 合作目标与重点 - 应用公司的NetraAI平台分析数据集，以识别患者亚群并构建治疗决策支持工具[2] - 合作分析将侧重于从纵向脑脊液蛋白质组数据集中产生新的见解和假设[4] - 具体目标包括识别区分胶质母细胞瘤样本的标志物、区分胶质母细胞瘤与幕上脑转移瘤、识别疾病复发的分子标记、评估手术切除及放化疗和免疫疗法的影响[7] 疾病背景与市场机会 - 胶质母细胞瘤是一种侵袭性且难以治疗的癌症，患者中位生存期仅为15个月，五年生存率低于7%[3] - 胶质母细胞瘤临床试验的失败率超过90%，原因包括患者群体异质性、预测性生物标志物有限以及入组标准定义不清[3] - 此次合作为在肿瘤学重大挑战中应用可解释人工智能提供了重要机会，有望帮助试验申办方设计更高效、有针对性且成功的胶质母细胞瘤研究[5] 技术优势与差异化 - NetraAI平台独特地采用聚焦机制，能将小数据集分离为可解释和不可解释的子集，避免过拟合问题[6] - 公司采用一种新颖的基于拓扑结构的算法，能够根据多个变量同时将患者数据集解析为强相关的子集[8] - 该技术使公司能够处理更小的数据集，准确地将疾病划分为不同类型，并对患者进行药物敏感性和/或治疗疗效的准确分类[8] 管理层评论 - 公司总裁表示，通过将NetraAI应用于高质量的胶质母细胞瘤数据集，旨在识别可解释的患者亚群，以指导治疗策略、加速生物标志物发现并支持设计更成功的临床试验[6]