[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

上海交大团队首次建立AI视觉推理评估标准RISEBench，测试发现即使最先进的GPT-4o-Image在推理驱动的图像编辑任务中准确率仅28.8%。研究涵盖时间、因果、空间、逻辑四大推理维度，揭示当前AI缺乏真正理解物理规律和逻辑关系的能力，为AI发展指明了从模式识别向深层推理转变的重要方向。

香港中文大学研究团队开发出HPSv3图片质量评价系统，能像人类一样准确判断图片美观度和质量。该系统基于108万张图片的HPDv3数据集训练，涵盖AI生成图片到真实摄影作品的完整质量范围。团队还提出CoHP优化方法，通过智能选择和迭代改进显著提升图片生成质量，在用户测试中获得87%偏好率，为AI图片生成领域提供了重要突破。

哈工大团队提出SENTINEL框架，通过句子级早期干预和交叉验证机制，将多模态AI的视觉幻觉率从52.7%降至4.3%，降幅超90%。该方法采用域内数据自举策略，无需外部标注，在保持AI通用能力的同时显著提升了图像描述准确性，为可信AI发展提供重要突破。

南京大学研究团队构建了SpatialVID，一个包含2.7万小时高质量视频的大规模空间标注数据集。该数据集为每个视频片段提供精确的摄像机姿态、深度信息、动态掩码和结构化语义描述，涵盖城市、自然、室内等多样场景。通过严格的四重筛选机制和创新的几何先验增强标注流程，SpatialVID在规模和质量上都创下新纪录，为训练具有空间理解能力的AI模型提供了前所未有的数据基础，将推动自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域的技术进步。

卢布尔雅那大学研究团队开发出SuperSimpleNet统一缺陷检测系统，能够适应无监督、弱监督、混合监督和完全监督四种学习场景。该系统在多个数据集上达到98%以上检测准确率，推理时间仅9.5毫秒，通过创新的合成异常生成技术和双分支架构设计，解决了传统方法只能处理特定标注类型的局限性，为工业质量检测提供了灵活高效的解决方案。

印度理工学院等机构研究发现，即使是最先进的AI模型如GPT-4o、Claude等，在面对间接表达、干扰信息或背景过载的"混淆问题"时，准确率会从70-80%骤降至25-40%。研究团队开发的ObfusQAte评估框架首次系统性揭示了大语言模型的这一重要缺陷，为改进AI推理能力和提高实际应用可靠性提供了重要基准。

iRobot如何理解未来的智能家居？

卡内基梅隆大学研究团队开发了一种创新的航拍图像车辆检测技术，通过生成式AI和跨域适应解决了不同地区环境差异导致的检测性能下降问题。该方法利用扩散模型生成合成训练数据，结合多通道注意力机制实现精确标注，在多个数据集上相较现有方法提升显著，为智能交通、城市规划、应急响应等领域提供了实用的技术解决方案，并贡献了两个高质量的航拍车辆检测数据集。

波兰研究团队发现，即使是最先进的AI大模型在处理波兰语等非主流语言时也极其脆弱，仅通过几个拼写错误或字符替换就能让AI做出错误判断。研究团队开发了一套巧妙的测试框架，使用小型代理模型找出关键词汇，然后对这些词汇进行十种不同的"伪装攻击"。实验结果显示，这些简单攻击能让先进AI模型的错误率飙升至48%以上，揭示了当前AI技术在多语言安全方面的严重漏洞。

当前，最著名的技术准则之一当数摩尔定律。在过去超过55年时间里，这一“定律”成功概括并预测了晶体管尺寸不断缩小，每两年左右实现一次技术节点升级的趋势。

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

这项由北卡罗来纳大学与Snowflake合作的研究提出了Agent World Model（AWM）系统，首次实现了大规模可执行环境的自动生成。该系统能够自动创建1000个多样化的虚拟训练环境，每个环境平均包含35个工具，为AI智能体的工具使用训练提供了前所未有的规模和质量保障，实验证明在虚拟环境中训练的智能体能够很好地泛化到真实任务中。

中科大研究团队创建了S2S-Arena平台，这是首个专门评测语音AI情感理解和表达能力的综合测试系统。通过154个测试样本和人工评判，研究发现GPT-4o在语音情感理解方面表现出色，但所有AI在情感表达上仍有很大提升空间，为语音AI发展指明了新方向。

伊利诺伊大学研究团队提出DynamicRAG框架，通过动态重排序器和强化学习技术，让AI系统能根据问题复杂度智能调整参考文档数量和排序。该系统在七个知识密集型数据集上表现优异，显著提升了问答准确性和效率，为构建更智能的AI助手指明了新方向。

这项由斯坦福大学、Meta公司和密歇根大学联合完成的研究，开发了能够实时观看视频并主动提供任务指导的AI助手系统。研究团队创建了包含30万对话的PROASSIST数据集，设计了创新的评估方法，并开发了能处理流媒体视频的端到端模型。实验显示，该系统能够在烹饪、组装等多种任务中提供及时准确的指导，为开发真正智能的人工助手奠定了基础。

这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。

字节跳动种子团队开发出突破性AI数学证明系统BFS-Prover-V2，通过创新的多智能体协作和自适应训练方法，在MiniF2F测试中达到95.08%成功率，在ProofNet测试中达到41.4%成功率，展现出接近顶尖数学家的证明能力。该系统采用"规划师-证明者"分工协作模式，能够将复杂数学定理分解为简单子目标，并通过动态重规划机制灵活应对困难问题，为AI复杂推理能力树立了新标杆。

科技行者推出《电商助农》选题，独家访谈中国各大电商，挖掘电商助农背后的故事。此为拼多多篇。

经历日以继夜的幕后工作后，2021年度m峰会上，深链首次推向了台前，阿里巴巴集团副总裁、阿里妈妈事业群负责人——家洛，官宣了品牌升级、技术创新和经营力重塑等三大计划，并将其命名为“数智化商业战略”。