9月13日，在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上，进行了一场《AGI 前夜：预见2026》的圆桌对话，对话邀请了今日美术馆执行馆长晏燕、零一万物联合创始人马杰、清智资本创始合伙人张煜，由PEC China发起人、至顶科技CEO兼总编辑高飞主持，一场围绕AI未来的深度思辨就此展开。

9月13日，在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上，进行了一场《AGI 前夜：预见2026》的圆桌对话，对话邀请了今日美术馆执行馆长晏燕、零一万物联合创始人马杰、清智资本创始合伙人张煜，由PEC China发起人、至顶科技CEO兼总编辑高飞主持，一场围绕AI未来的深度思辨就此展开。

腾讯混元3D团队发布的最新版本2.5在3D资产生成领域实现重大突破。新系统引入100亿参数的LATTICE形状模型，能生成极其精细的3D形状细节，并首次支持PBR物理渲染材质生成。通过双阶段分辨率提升和多通道协同机制，实现了形状精度和材质真实感的完美结合，在多项评测中全面超越现有开源和商业模型，为游戏开发、影视制作等行业带来革命性效率提升。

TodoRL团队开发的TodoEvolve系统解决了AI规划的核心难题：如何让AI根据不同任务特点自动选择最优执行策略。该系统通过PlanFactory统一框架整合现有规划方法，训练Todo-14B智能规划师实现动态架构合成。在多个测试平台上，TodoEvolve显著提升了AI系统性能，在GAIA测试中提高16.37%，在复杂推理任务中超越了更强大的基础模型。这项研究标志着AI系统从固定规划向自适应规划的重要转变。

OPPO首席产品官刘作虎表示：“ Ultra这个词代表的就是——极致，没有中间态。Find X7 Ultra 用强大双潜望与强大的四主摄，定义绝不妥协的 Ultra 影像。”

Adobe Research团队联合香港中文大学开发了EditVerse，这是首个统一处理图片和视频编辑的AI模型。它采用创新的交错序列设计和四维位置编码，将文本、图片、视频转换为统一表示，实现跨模态知识共享。研究团队创建了23.2万个高质量视频编辑样本的训练数据，并建立了EditVerseBench评测基准。EditVerse在20多种编辑任务上超越现有开源方法，展现出强大的举一反三能力，为多媒体内容创作带来革命性突破。

想象一下，你有一个只有普通计算机大脑五百分之一的智能助手，却能解决复杂的数学问题，这听起来像天方夜谭吗？南加州大学的研究团队带来了这样一个惊喜：他们创造了名为"Tina"的超小型语言模型，以极低的成本实现了强大的推理能力。

腾讯将迈入“全面拥抱大模型”时代：“以大模型生成技术为核心，人工智能正在成为下一轮数字化发展的关键动力，也为解决产业痛点，带来了全新的思路。腾讯产业互联网将通过智能增强、数据增强、连接增强，持续助力产业增强。

「 过去大家眼中阿里P7的光彩只是公司带来的光环，和身处其中的个体没什么关系。今日推荐空白女侠（id：kongbainvxia）一篇文章，34岁的阿里p7失业独白。」

与“德国ISC”、“美国SC“并驾齐驱，被誉为世界三大超算盛会之一CCF HPC China来了。

Salesforce和伊利诺伊大学联合发布UserRL框架，通过八个虚拟训练场景和强化学习方法，专门训练AI助手的用户交互能力。该框架显著提升了AI理解用户真实意图的准确率（超过100%），并让AI学会了主动询问、协作解决问题等更自然的交互方式，为打造更智能、更人性化的AI助手奠定了重要技术基础。

今年是DEMO CHINA举办的第16年，作为中国创投界标志性的年度品牌活动，现已成为多维度、多元化、多角度融合的创投圈盛事。

滑铁卢大学研究团队开发出ScholarCopilot，一个革命性的AI学术写作助手。该系统突破传统"先检索后生成"模式，实现写作过程中的动态文献检索和精确引用。基于50万篇arXiv论文训练，引用准确率达40.1%，大幅超越现有方法。在人类专家评估中，引用质量获100%好评，整体表现优于ChatGPT。这项创新为AI辅助学术写作开辟新道路。

这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP，一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图，构建了1,008个问答对，设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现：开源领域的基础模型表现优于推理型模型，而闭源模型则相反。研究还表明，当视觉输入被遮盖时，模型性能普遍下降，证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。

FuriosaAI团队开发的UNCAGE方法通过"对比注意力引导"策略，巧妙解决了AI图像生成中多物体属性混合的问题。该免训练方法仅增加0.13%推理时间，却能显著提升生成图像的准确性，特别是在处理语义相似物体时效果显著。研究为蒙版生成变换器技术发展扫清重要障碍。

斯坦福大学研究团队开发了UQ评测系统，用人类未解决的真实难题来测试AI能力，而非传统的标准答案题目。系统包含500个来自Stack Exchange的高质量未解问题，采用AI验证器初筛和人类专家终审的双重验证机制。测试显示，即使最先进的AI模型也只能解决极少数问题，揭示了当前AI在面对真正困难问题时的局限性，为AI评测开辟了更真实有效的新方向。

伊利诺伊大学研究团队开发出Dress&Dance系统，这是首个能生成高清虚拟试衣视频的AI技术。用户只需提供个人照片、服装图片和参考动作视频，即可生成1152×720分辨率、24帧每秒的5秒试衣视频。该系统通过CondNet技术统一处理多模态信息，采用分阶段训练策略，支持单件及多件服装同时试穿，在服装细节保真度和动作自然度方面显著优于现有商业产品。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

华盛顿大学研究团队开发出世界首个主动式耳机AI助手LLAMAPIE，能够在用户对话中主动提供简短关键词提醒，无需用户主动询问。该系统采用双模型架构，在真人测试中将问答准确率从37%提升至87%，同时保持对话自然流畅。这项技术为人机交互带来新突破，在教育、商务和辅助医疗等领域具有广阔应用前景。

斯坦福大学研究团队开发出SpeechDriveFace技术，能够仅通过声音生成逼真的说话面部视频。该技术通过深度学习建立声音与面部表情的映射关系，在清晰度、同步性等测试中表现优异，超过80%观察者无法区分真假。技术在内容创作、在线教育、虚拟客服等领域应用前景广阔，代表了AI多模态理解能力的重要突破，为未来人机交互开辟新可能。