新加坡国立大学研究团队发布了离散扩散大语言模型的全面综述，这种新型AI写作模式让机器能像人类一样反复修改文本，而非传统的从左到右逐字生成。技术实现了10倍推理加速，支持精确的格式控制和并行生成，在保持传统模型性能的同时，解决了可控性和推理效率问题。

约翰霍普金斯大学研究团队开发了ETTIN模型套件，首次实现了编码器和解码器模型的公平比较。研究发现编码器擅长理解任务，解码器擅长生成任务，跨界训练效果有限。该研究为AI模型选择提供了科学依据，所有资料已开源供学术界使用。

中科大与Metastone公司合作提出"归因接地"框架，通过分析真实指令的产生机制来大规模合成高质量训练数据。该方法将指令归因于文档、用户和动机三要素，构建了100万条指令的SynthQuestions数据集。实验显示，用该数据集训练的AI模型性能显著提升，证明了质量胜过数量的重要性，为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。

Good Start Labs与多位独立研究者合作开发了首个让任意大语言模型无需训练即可玩完整外交游戏的评估框架。通过优化文本化游戏状态表示，240亿参数模型就能可靠完成比赛。研究发现模型会自然展现承诺、背叛、联盟等复杂策略行为，且不同模型表现出独特的"外交性格"。该框架大幅降低了AI战略推理研究门槛，为理解语言模型的策略能力提供了新途径。

这份来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学研究团队的综述分析了基于大语言模型的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理框架(TRiSM)。研究系统地探讨了代理型AI从概念基础到安全挑战，提出了包含治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱的TRiSM框架。文章还详细分析了威胁向量、风险分类，并通过真实案例研究展示了潜在脆弱性。

西蒙弗雷泽大学研究团队开发了CLiFT压缩光场令牌技术，用创新的数据压缩方法解决虚拟现实中的存储和传输难题。该技术能够用原来十分之一的数据量实现相同的视觉质量，同时支持根据用户需求动态调整渲染效果。在实际测试中，CLiFT在保持高质量视觉效果的同时，相比现有方法实现了5-7倍的数据压缩率，为虚拟现实技术在移动设备和网络受限环境中的应用开辟了新的可能性。

清华大学团队开发出多模态感知推理网络，这是首个能从人类表情、动作等外在表现准确推断内在情感状态的AI系统。该系统综合分析面部表情、语音语调、肢体动作等多维信息，在复杂情感识别中达到87.3%准确率，已在医疗、教育等领域试点应用。这项技术突破了传统单一感知模式限制，具备动态权重分配和时序建模能力，为构建更智能人性化的人机交互奠定基础。

BiomedSQL是由NIH和DataTecnica团队开发的首个生物医学文本转SQL基准，专门评估大型语言模型在生物医学知识库查询中的科学推理能力。这项创新研究构建了一个包含68,000个问题-SQL-答案三元组的数据集，基于整合了基因疾病关联、组学数据和药物记录的BigQuery知识库。与通用文本转SQL系统不同，BiomedSQL测试模型是否能理解隐含的科学约定（如基因组显著性阈值为p<5e-08）并执行多步推理。

ByteDance研究团队通过WideSearch基准测试发现，当前最先进的AI搜索代理在大规模信息收集任务上表现极差，成功率普遍低于5%。研究揭示了AI在任务规划、反思调整、证据验证和知识幻觉等方面的根本缺陷，为未来发展多代理协作系统和改进AI搜索能力提供了重要指导。

MIT研究团队突破传统AI图像生成瓶颈，开发出局部感知并行解码技术，将生成步骤从256步减少至20步，速度提升12.8倍。该技术通过发现AI绘图中的空间局部性规律，重新设计了生成架构，让AI能够同时在多个区域并行"作画"而不影响质量，为实时图像生成应用开辟新道路。

这项由蚂蚁集团包容性AI团队完成的研究发布了Ming-Omni，这是首个媲美GPT-4o的开源多模态AI模型。该模型能够同时处理文字、图像、音频和视频，并具备语音和图像生成能力。采用MoE架构和模态特定路由器，仅需激活2.8B参数就能达到与7B参数模型相当的性能。在多项基准测试中创造新纪录，特别是在语音理解、图像生成和多模态融合方面表现突出。

斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量，这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练，新增超过70万词汇，涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本，为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。

上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法，这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准，POLAR在多项任务上实现了显著提升，7B参数模型超越72B现有最强基线，为AI对齐问题提供了全新解决思路。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

字节跳动联合浙江大学发布了ImmerseGen系统，这是一个能根据文字描述自动生成VR世界的AI工具。该系统采用轻量化代理和RGBA纹理技术，用AI代理协作完成从地形生成到物体布置的全流程，还能添加动态效果和环境音效。相比传统方法，它生成的场景效率提升数十倍，在移动VR设备上达到79帧流畅运行，为VR内容创作带来革命性突破。

阿里云团队开发了Fin-PRM，一个专门针对金融推理的AI评判系统。该系统采用双重评判机制，既检查推理步骤准确性又评估整体合理性，并具备专业知识验证功能。通过3000个高质量样本训练，在三大应用场景中显示出显著性能提升：数据筛选提升12.9%，测试选择提升5.1%，强化学习提升5.2%，为金融AI的专业化发展提供了重要技术支撑。

近年来，数字化转型已成为各行各业提高运营效率和生产力的重要手段。

苹果公司研究团队开发了AXLearn，一个模块化的大型AI模型训练系统。该系统采用严格的组件封装设计，能在GPU、TPU、Trainium等异构硬件上运行，将添加新功能的代码量从数百行减少到10行，实现了常数级的复杂度增长。研究团队创造了"代码行复杂度"指标来量化模块化优势，并通过大规模实验证明了系统的高性能和扩展性。

英伟达联合多所知名大学开发出突破性的长视频AI理解系统LongVILA-R1，能够处理长达几小时的视频内容并进行复杂推理。该系统通过5.2万个精心构建的问答数据集、创新的两阶段训练方法和高效的MR-SP基础设施，在多项测试中表现优异，甚至可与谷歌顶级模型相媲美。这项技术在体育分析、教育、医疗、安防等领域具有广阔应用前景。

这项由浙江大学等多家机构联合完成的大规模调研首次系统性梳理了操作系统智能体这一前沿领域，全面分析了基于多模态大语言模型的AI助手如何像人类一样操作电脑手机。研究涵盖了技术架构、训练方法、评估体系和发展挑战，为实现类似贾维斯的智能数字助手提供了完整的技术路线图。