希腊雅典理工大学团队开发CultureMERT-95M多文化音乐AI模型，通过两阶段持续预训练和任务算术方法，让AI系统学会理解希腊、土耳其、印度等非西方音乐传统。该模型在非西方音乐分类任务上提升4.9%准确率，同时保持西方音乐理解能力，为构建更包容的全球音乐AI系统奠定基础。

法国研究团队开发了"推理核心"训练环境，专门培养AI的基础推理能力。该系统包含18个核心任务，涵盖逻辑推理、规划、因果分析等领域，能无限生成新题目并精确控制难度。与传统依赖固定题库的方法不同，推理核心专注于培养通用认知能力，并使用专业工具验证答案。GPT-5测试显示任务具有挑战性，为AI推理能力发展开辟新路径。

韩国成均馆大学研究团队开发了首个机器遗忘可视化评估系统Unlearning Comparator，解决了AI"选择性失忆"技术缺乏标准化评估的问题。系统通过直观界面帮助研究人员深入比较不同遗忘方法，并基于分析洞察开发出性能优异的引导遗忘新方法，为构建更负责任的AI系统提供重要工具支持。

这项研究提出了CPGD算法，解决语言模型规则强化学习中的训练不稳定问题。通过用策略梯度损失替代PPO-clip损失，并引入裁剪机制和策略漂移正则化，CPGD有效避免了现有方法中由重要性采样比率引起的训练崩溃。实验结果表明，CPGD在多个多模态数学基准测试上显著优于其他强化学习算法，与基础模型相比平均提升11.0%的性能，尤其在领域内测试上提升21.8%，展现出卓越的稳定性和泛化能力。

2018年11月21日，NVIDIA在苏州举办了GTC China大会。大会上，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在两个多小时的主题演讲中为我们分享了NVIDIA对于AI时代的思考以及众多新产品、新技术和新服务。

阿里巴巴通义千问团队推出GSPO算法，解决了大型语言模型强化学习训练中的稳定性问题。该算法改变传统逐词优化方式，采用序列级重要性权重和截断机制，显著提高训练效率和稳定性，特别适用于专家混合模型训练，已成功应用于Qwen3模型并取得显著性能提升。

这项国际合作研究基于巴西圣保罗1400万新生儿数据，运用7种AI算法预测新生儿28天内死亡风险。研究发现LSTM深度学习算法预测准确率高达99%，远超传统机器学习方法的94%。该技术能帮助医生提前识别高危婴儿并采取预防措施，对改善全球新生儿健康状况具有重要意义，特别适用于医疗资源匮乏地区。

Cohere Labs研究团队提出了一种革命性的多语言AI优化方法，无需重新训练模型即可显著提升非英语语言的表现。通过"多重采样+智能选择"策略，让AI生成多个候选答案后选出最优回应。实验显示该方法让8B参数小模型在多语言任务上挑战大型商业模型，平均性能提升6.8-17.3个百分点，为AI多语言应用开辟了高效可行的新路径。

这项由清华大学和微软亚洲研究院合作完成的研究，通过创新的动态知识蒸馏和选择性遗忘机制，成功解决了AI系统在学习新任务时会遗忘旧知识的"灾难性遗忘"问题。该技术让AI能够像人类一样进行终身学习，在掌握新技能的同时保持对已有能力的熟练程度，为智能手机助手、自动驾驶、医疗AI等领域的应用带来重大突破，推动AI从静态工具向智能伙伴的转变。

这篇研究论文介绍了ReasonGen-R1，一个由微软与上海科技大学合作开发的创新框架，首次将链式思考(CoT)与强化学习(RL)应用到自回归图像生成模型中。研究通过两阶段方法实现：先用监督微调(SFT)教会模型生成推理文本，再用群组相对策略优化(GRPO)提升生成质量。实验证明该方法在GenEval(+6%)、DPG-Bench(+1.69%)和T2I基准测试(+13.38%)上均优于现有模型，证实"先思考后创作"的方法能显著提高AI图像生成的指令遵循能力和质量。

韩国中央大学研究团队开发了名为CoPriva的基准测试，评估大语言模型遵守上下文安全策略的能力。研究发现，虽然多数模型能成功拒绝直接违反安全政策的查询，但在面对间接攻击时存在严重漏洞，泄露率平均增加40%以上。即使是推理能力强的模型也未显示出明显优势，且高忠实度的回答往往伴随更多信息泄露。研究团队评估了10种先进模型，发现政策存在与否对防止泄露影响有限，而修订功能仅能部分提升合规性。这揭示了当前AI安全对齐的重大缺陷，强调了开发更强健安全机制的紧迫性。

2023年，我们见证了人工智能（AI）的爆发，它正在改变人们的工作、生活、以及与技术交互的方式。

香港中文大学等机构联合发布TalkVid数据集，包含1244小时高质量说话视频，覆盖7729名不同背景说话者和15种语言。该数据集专门解决现有AI说话视频生成技术的种族、年龄、语言偏见问题。同时发布TalkVid-Bench评估基准，能够检测模型公平性。实验证明使用该数据集训练的模型在各群体上表现均衡，为构建更加公平包容的AI技术奠定基础。

蚂蚁集团联合西湖大学推出MoBE技术，通过创建共享基础知识库的方式，成功将万亿参数AI模型压缩30%，性能损失仅为2%。该技术突破了传统压缩方法7%-14%性能损失的瓶颈，有望大幅降低AI部署成本，推动强大AI能力的普及应用。研究团队已开源相关代码。

中科大研究团队针对新兴MCP协议环境开发了首个专业AI评估基准MCP-AgentBench，包含33个服务器188种工具和600道测试题目。研究发现开源模型表现优异，通义千问达到64.7%最高得分超越专有模型，揭示了交互框架对性能的关键影响，为AI工具使用能力评估建立了新标准。

人人都在焦虑中奋力奔跑。在知乎上，有人唱衰互联网大厂，有人问现在成为程序员是不是晚了，有人说35岁后的程序员都去哪了？这些问题一直热议不断。

2023年，人形机器人迎来了高光时刻。

2023年人形机器人的产业巨变和背后推动力。

这项研究揭示了大语言模型中存在"空域"——在推理过程中几乎不活跃的神经网络层。研究者开发了L2自适应计算方法，无需额外训练即可准确识别这些空域。惊人的是，在Qwen2.5-7B模型上，跳过70%的层后性能反而从69.24%提升到71.29%；Mistral-7B在GPQA测试中跳过约30%的层后，准确率提高了4.48%。这表明不同模型层的贡献极不均衡，有选择地跳过"懒惰层"不仅能保持性能，有时甚至能提升结果，为未来模型优化提供了新思路。

沿着这条「遗忘小径」走一走，看看那些曾经风靡一时、最终却被智能手机普及所淘汰的技术。