MIT等顶尖院校研究团队发现AI处理长文本时存在"记忆过载"问题，提出OPRM溢出预防方法，通过"分而治之"策略让AI学会聪明遗忘，性能提升14%-51%。该方法类似智能图书管理员，先快速浏览所有相关内容，再专注分析最相关部分，避免了传统方法的记忆溢出困境，为实现更高效的长文本AI应用开辟新路径。

阿里巴巴通义实验室开发的WebWeaver框架通过双智能体协作和动态研究循环，让AI首次具备了类似人类专家的深度研究能力。该系统采用规划智能体进行探索式信息收集和大纲优化，写作智能体执行分层次的精确写作，有效解决了传统AI系统的静态规划和信息过载问题。在三大权威测试中均获得最佳成绩，并通过WebWeaver-3k数据集实现了技术向小模型的成功迁移。

阿里巴巴团队发布了GUI-Owl智能助手，这是一个能够像人类一样操作电脑和手机界面的AI系统。该系统通过自进化数据生产、多样化能力构建和强化学习训练，在多项测试中超越现有模型，配合Mobile-Agent-v3多智能体框架可达到73.3%的任务成功率，为GUI自动化领域带来重大突破。

加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力，发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差，大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench，并提出了识别-推理分解法（RRD），通过任务分解显著提升了AI性能，最高改善幅度达25.2%。

在日常生活中，我们解决问题时从不会单纯地使用一种思考方式。比如在做数学题时，我们可能先用空间想象来理解几何图形，然后转换到逻辑推理来寻找关键关系，接着又跳转到发散思维去探索不同的解题路径，最后用精确计算来验证答案。这种自然的认知灵活性让人类能够应对各种复杂挑战，但现有的AI系统却缺乏这种能力。

小米研究院推出的BTL-UI是一个革命性的GUI智能代理框架，通过模拟人类"眨眼-思考-执行"的认知过程，让AI能够像人类一样自然地操作各种应用界面。该技术在多个基准测试中实现了显著性能提升，为未来的人机交互和自动化应用奠定了重要基础。

哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架，成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式，显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在四个权威测试平台上均取得最佳成绩，超越了多个知名大型模型。研究团队已开源相关模型和代码，为AI助手的发展开辟了新方向。

谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：会自己编程进化的AI智能体，破解56年未解数学难题

字节跳动推出OmniHuman-1.5，首次将认知科学的双系统理论应用到虚拟人技术中。该技术通过多模态大语言模型模拟人类的推理思考，结合创新的MMDiT架构和伪最后帧技术，让虚拟人不再只是机械地同步口型，而是能够根据说话内容的语义做出相应的表情和动作，大幅提升了虚拟人表现的自然度和智能化水平，为教育、娱乐、客服等领域带来革命性应用前景。

Google Research团队开创性地研究了搜索增强型AI如何处理冲突信息，提出五类知识冲突分类体系，创建了首个专门评估数据集CONFLICTS。研究发现AI在处理冲突信息时表现不佳，但通过让AI明确识别冲突类型并相应调整回答策略，可显著提升其表现，为提升AI可靠性和实用性提供了重要指导。

天工AI推出的SkyReels-A2视频生成系统实现了重大突破，能够将多张不相关照片智能组合成高质量视频。该技术采用双分支架构处理语义和空间信息，通过200万训练样本学习元素组合规律。在与商业模型的对比中表现出色，特别是在物体一致性和视觉质量方面领先。该系统已开源，为创意产业、教育培训、虚拟电商等领域带来革命性应用前景。

蚂蚁集团智能医疗部门提出GRAO统一对齐框架，通过"模仿-探索-超越"三阶段机制解决传统AI对齐方法局限性。该方法相比监督微调、强化学习等基线方法分别实现57.70%、7.95%等显著提升，特别在专家混合模型上表现突出，为大型语言模型对齐优化提供新范式。

微软研究院开发的rStar2-Agent是一个仅140亿参数的AI数学推理模型，通过创新的智能体强化学习方法，在AIME24数学竞赛中达到80.6%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek-R1等大型模型。该模型的核心创新包括GRPO-RoC算法、分布式代码执行环境和渐进式训练策略，仅用510个训练步骤和一周时间就达到顶级性能，展示了"小模型大能力"的技术路径，为AI发展提供了高效替代方案。

在新一代IBM LinuxONE服务器正式在中国发布之际，IBM相关业务领导与技术专家向中国媒体详细介绍了IBM LinuxONE Emperor 4服务器“绿色低碳、弹性扩展、安全无虞”的技术亮点。

卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手，专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制，Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好，而非自动替用户选择。用户研究显示，相比传统AI助手，Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择，显著提升了用户满意度和控制感。

腾讯和深圳大学联合开发的多视角语言理解技术取得重大突破，通过创新的训练方法让人工智能具备接近人类水平的语言理解能力。系统能准确识别讽刺、情感变化等复杂语言现象，在多项测试中表现优异，已在客服、教育、医疗等领域开始应用，未来有望广泛改善人机交互体验。

苹果公司发布SimpleFold，这是首个基于流匹配的蛋白质折叠模型，完全使用通用Transformer架构。该模型摒弃了传统方法中的多序列比对、配对表示等复杂组件，在保持竞争性能的同时实现了20倍以上的计算效率提升。SimpleFold支持多样性结构生成，在标准基准测试中表现出色，并展现良好的扩展性。

ByteDance Seed团队发布的BAGEL是一个突破性开源基础模型，采用混合变换器专家架构，能同时执行多模态理解和生成任务。研究显示，随着训练数据和模型规模增加，BAGEL展现"涌现能力"—从基础理解和生成，到复杂编辑和自由形式视觉操作，再到长上下文推理，呈现能力阶梯式提升。模型在标准基准测试中超越现有开源统一模型，并显示出强大的世界建模能力，如世界导航和视频生成。研究团队开源了代码和模型检查点，为多模态AI研究开辟新方向。

ByteDance研究团队开发出革命性的Seaweed-APT技术，实现了首个真正意义上的实时高清视频生成。该技术通过创新的对抗后训练方法，将传统需要25步和数分钟的视频生成过程压缩为单步1秒完成，能生成2秒长1280×720高清视频，视觉真实感提升37.2%。尽管在结构完整性方面存在一定权衡，但这项突破为AI内容创作、社交媒体、教育和娱乐等领域开启了实时视频生成的新时代。

这项研究首次让AI学会了类似生物细胞分裂分化的能力，能从单一起始状态预测并追踪多个不同的发展路径。该技术突破了传统AI只能处理单一结果的局限，在医疗诊断、药物研发和生物研究等领域展现出巨大应用潜力，为AI系统处理复杂现实问题开辟了全新道路。