这项由法国中央理工大学等欧洲多所知名机构联合开展的大规模研究，通过训练38个模型和超过15000次实验，深入比较了两种主流语言模型训练方法的优劣。研究发现传统的掩码语言建模仍占优势，但提出了创新的双阶段训练策略，为大语言模型训练提供了重要指导。

台湾大学研究团队通过大规模人类听觉测试，首次系统评估了五个主流AI语音系统对自然语言指令的理解准确度。研究发现GPT-4o-mini-TTS在程度副词和情感强度控制方面表现最佳，但所有系统在年龄模仿和重音控制上都存在明显不足，普遍倾向于生成成年人声音，揭示了当前AI语音技术在精细控制方面的局限性。

DeepMind发布了另一篇题为《通过自我强化学习算法掌握国际象棋与将棋》的论文，展示了AlphaGo Zero如何在国际象棋与将棋领域分别击败最强程序StockFish与Elmo。更可怕的是，其整个学习过程是从一窍不通到成为世界上最强的下棋程序，仅用了24个小时。

腾讯AI团队提出连续视觉自回归生成框架，通过严格适当评分规则实现无需向量量化的直接图像生成。该方法基于能量分数训练，避免了传统离散化过程中的信息损失，在ImageNet数据集上取得竞争性结果，推理速度比扩散方法快近10倍。

加密货币缺乏实际作用。区块链解决方案在实际效果上也不及所要替代的传统技术。

香港科技大学研究团队提出GAPrune方法，通过双重评估机制实现AI模型的智能压缩。该方法结合Fisher信息和梯度对齐分析，在保持领域专业性的同时大幅降低计算资源需求。实验表明，GAPrune在50%参数削减下性能损失仅2.5%，重训练后甚至超越原模型性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

北航团队推出VoxHammer技术，实现3D模型的精确局部编辑，如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作，通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度，在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集，为3D编辑领域建立新标准，展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。

杜克大学研究团队开发了MOG-DFM技术，这是首个能够同时优化生物分子多种特性的AI系统。该方法成功解决了传统药物设计中"顾此失彼"的难题，能够设计出既安全又有效的治疗性分子。实验证明，MOG-DFM在肽类药物和DNA序列设计中都表现优异，有望显著加速药物发现进程并推动个性化医疗发展。

西湖大学研究团队开发了Unicorn技术，首次实现仅用文字训练视觉语言AI模型，无需任何真实图片。该方法通过三阶段数据合成流程，将文字描述转换为合成图像表征，训练的Unicorn-8B模型在多项测试中表现优异。相比传统方法，成本降低96%、时间缩短73%，为AI训练提供了高效经济的新路径。

在传统的存储模型中，数据一般存储在硬盘和固态硬盘上，在需要进行数据分析的时候，将其传输到外部的计算设备，通常是服务器。计算存储能在数据所在的存储盘上进行数据计算处理，进而直接从数据中生成洞察力和价值，以释放更多数据的潜能。

在迄今为止最大规模的 GTC 大会上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋带来 NVIDIA Blackwell、NIM 微服务、Omniverse Cloud API 等发布。

NVIDIA Grace Hopper 超级芯片架构将 NVIDIA Hopper GPU 的开创性性能与 NVIDIA Grace CPU 的多功能性结合在一起，在单个超级芯片中连接了高带宽和内存相关 NVIDIA NVLink Chip-2-Chip (C2C) 互连，并支持新的 NVIDIA NVLink Switch System 。

浙江大学团队创新性地将人类点击行为的高斯分布特征应用于AI界面操作训练，开发出GUI-G2方法。该方法摒弃传统二元奖励机制，采用连续高斯奖励建模，包含点精度评估和区域覆盖评估两大机制，并引入自适应方差处理不同尺寸元素。实验证实该方法在多个测试集上显著提升AI界面操作准确率，最高达24.7%的性能提升。

上海人工智能实验室等机构联合开发的MeshCoder系统能将3D物体点云自动转换为可编辑的Blender Python代码。该系统采用分层训练策略，先训练部件识别模型，再训练整体推理模型，在重建精度上显著优于现有方法。生成的代码支持灵活的几何和拓扑编辑，并能增强大语言模型对3D形状的理解能力，为游戏开发、建筑设计等领域带来新的可能性。

清华北航等联合开发Droplet3D系统，通过观看视频学习3D创作。该系统构建了包含400万3D模型的Droplet3D-4M数据集，每个模型配有85帧环绕视频和260词详细文本描述。用户只需提供一张图片和文字描述，即可生成高质量3D内容，支持精确的语言控制和风格化输入处理。实验显示其性能全面超越现有方法，在场景级生成方面展现独特优势。

「毅力号」火星车搭载的「机智号」火星无人机，在无需人为干预的情况下，灵活实现火星表面的降落、起飞与航行。

中科院联合StepFun公司开发了AI数学翻译系统StepFun-Formalizer，能将自然语言数学问题转换为严格的形式化数学语言。通过创新的四阶段训练方法，该系统在权威测试中达到40.5%准确率，超越所有现有专业和通用AI模型，为自动定理证明和数学教育等应用奠定基础。

CheXGenBench是爱丁堡大学和三星AI中心研究团队开发的首个全面评估合成胸部X光片的基准框架，从保真度、隐私风险和临床实用性三方面对11种文本到图像生成模型进行评估。研究发现现有评估方法存在重大缺陷，特别是在衡量生成质量时。Sana模型表现最佳，基于此发布了SynthCheX-75K数据集，包含75K高质量合成X光片。该框架为医学AI社区建立了统一标准，促进公平比较和未来研究发展。

卡内基梅隆大学研究团队提出MRT方法，通过元强化学习优化AI推理过程。该方法不仅关注最终答案正确性，还奖励思考过程中的有效进展，解决了现有AI"思考时间长但效率低"的问题。实验显示MRT在数学推理任务中准确率提升2-3倍，计算效率提升1.5-5倍，为构建更智能高效的AI系统提供了新路径。

华为诺亚方舟实验室推出MMDOCIR，这是首个专门针对长文档多模态信息检索的基准测试系统。该系统能够在平均65页的复杂文档中精确定位信息，不仅理解文字内容，还能解读图表、表格等视觉元素。通过对313份真实文档的测试，研究证明视觉理解方法比传统文本转换方法准确率高出15-25个百分点，为企业知识管理、法律文书检索、医疗文献查阅等领域带来革命性改进。