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。

SPATIALLM是一个突破性的AI系统，能够理解3D室内空间并生成结构化场景描述。由香港科技大学和Manycore Tech公司研究团队开发，该系统基于大语言模型架构，可直接处理点云数据并输出Python代码形式的空间描述。研究团队构建了包含12328个场景的大规模数据集，在布局估计和3D物体检测任务上取得了领先性能，并展现出强大的跨域泛化能力，为增强现实、机器人导航和室内设计等应用开辟新可能。

StepFun团队发布Step 3.5 Flash，这是一个稀疏专家混合模型，仅用110亿活跃参数就实现了前沿级智能水平。该模型采用创新的混合注意力机制和MIS-PO强化学习方法，在数学推理、代码生成和智能体任务中表现卓越，与GPT-5.2和Gemini 3.0 Pro等顶级模型性能相当，同时大幅提升了计算效率和部署便利性。

Stability AI团队开发的SP4D技术实现了AI视频生成的重大突破，首次让AI能够同时理解物体外观和运动结构。该技术通过双分支神经网络架构和创新的颜色编码方案，生成的视频内容不仅视觉真实，更具备完整的运动学信息，可直接用于专业动画制作，大幅提升了AI生成内容的实用价值和应用前景。

Meta FAIR实验室提出的集合块解码技术通过融合传统下一词预测和遮蔽词预测，让语言模型能以任意顺序同时生成多个词汇，无需修改模型架构即可将推理速度提升3-5倍。该技术在Llama-3.1和Qwen-3模型上验证有效，为大型语言模型的实际应用提供了重要的效率突破，有望显著改善用户体验并降低部署成本。

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。

英国卫生安全局研究团队首次构建了包含8000多道题目的AI公共卫生知识评测基准PubHealthBench，测试24个AI模型对英国健康指南的掌握程度。结果显示最先进AI在选择题中正确率超90%，但自由作答时降至75%以下，且在面向公众的指南上表现优于专业医疗指南。

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。

这份由新加坡国立大学等顶尖学府研究团队发布的调研报告，系统梳理了多模态思维链推理这一前沿AI技术的发展现状。该技术让AI具备了同时处理文字、图像、音频等多种信息并进行逐步推理的能力，在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等领域展现出巨大应用潜力，代表了AI从简单工具向真正智能伙伴进化的重要一步。

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。

一款新药研发到最终上市最少花费10年，耗资最少10亿美元，被公认为医药研发的“双十定律”，AI能解决这个问题吗？

一款新药研发到最终上市最少花费10年，耗资最少10亿美元，被公认为医药研发的“双十定律”，AI能解决这个问题吗？

华威大学和牛津大学的研究团队开发了FedPS框架，首次系统性解决联邦学习中的数据预处理难题。该框架通过统计信息聚合实现分布式数据的统一预处理，支持18种预处理方法，包括缩放、编码、变换等，并提供详细的通信成本分析。实验表明，相比本地预处理，FedPS在非均匀数据分布下能显著提升模型性能，最高改进幅度达17%。

阿里巴巴研究团队开发的Omni-Effects系统，通过创新的专家架构和空间感知技术，首次实现了AI系统同时制作多种视觉特效并精确控制其位置的能力。该系统包含55种特效类型，在测试中达到97%的特效生成准确率和88%的空间控制精度，大幅降低了专业特效制作的技术门槛，为影视制作、教育、营销等领域提供了强大的创作工具。

摩根大通AI研究团队开发了QueryBandits系统，通过智能改写问题来减少大语言模型的幻觉现象。该系统分析17个语言特征，自动选择最适合的改写策略，在13个测试数据集上实现了87.5%的改进效果，比静态改写方法高出42.6%-60.3%，为AI交互优化开辟了新方向。

研究求解器的少数者。

研究求解器的少数者。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

韩国KAIST团队开发的Mol-LLaMA是首个能像化学专家一样理解分子并解释其性质的AI系统。该系统通过融合2D和3D分子信息，不仅能准确预测分子特性，还能详细解释背后的科学原理，在药物发现、化学教育等领域展现出巨大应用潜力，为分子科学研究开启了AI辅助的新时代。

Adobe研究院联合UCLA开发的Lavida-O系统，首次在单一AI模型中实现图像理解、生成、编辑的完美统一。采用创新的掩码扩散技术，该系统不仅生成速度比传统方法快6.8倍，还具备规划和反思能力，能像真正的艺术家一样思考和创作，在多项权威测试中超越现有最佳模型。