黄仁勋于昨天（7月16日）参加了在北京举行的第三届链博会，并于下午举行了长达90分钟的记者会。

腾讯优图实验室提出SPEAR方法，通过建立AI"成功经验库"和渐进式探索策略，解决智能体训练中的探索-利用平衡难题。该方法在虚拟环境、网购模拟和数学解题等任务中显著提升AI表现，仅增加10%-25%计算开销却带来高达20%的性能改进，为AI智能体实用化部署提供重要技术突破。

同济大学研究团队开发的CharacterShot系统实现了突破性进展，仅需一张角色图片和动作序列即可生成高质量4D角色动画。该技术通过双重注意力机制和邻居约束4D高斯点云优化，解决了传统方法中姿态与视角分离建模的难题，将动画制作时间从数月缩短至20-40分钟，为内容创作、游戏开发、教育应用等领域提供了经济便捷的解决方案。

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。

科技行业正在热烈讨论社交网络的新标准，希望下一代标准能够更开放，同时比Twitter和Facebook都更强大。只是，这一切怎么那么眼熟呢？

这项研究开发了Hi3DEval系统，这是首个能够从整体、局部和材质三个层面全面评估3D模型质量的智能系统。通过创新的视频分析和3D几何特征结合方法，系统在各项评估指标上都显著超越了传统方法，为3D内容创作提供了标准化的质量检测工具，在游戏开发、虚拟现实、电商展示等领域具有广阔的应用前景。

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。

新加坡国立大学团队开发的PhotoDoodle系统，通过两阶段训练策略实现了从少量样本学习艺术家照片涂鸦风格的突破。该系统采用位置编码复用和无噪声条件机制，仅需30-50对图片样本就能掌握特定艺术风格，在保持背景完整的同时精确添加装饰元素，为AI辅助艺术创作开辟了新方向。

Meta研究团队发现仅通过对比学习训练的AI视觉模型，内部竟隐藏着语言理解、空间定位等多种专业能力。他们开发了Perception Encoder系列，通过"对齐技术"激活这些隐藏技能，在图像分类、视频理解、目标检测等多个领域都达到了最先进性能，证明了"一个模型胜任多种任务"的可能性，为AI发展提供了新思路。

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

5月8日晚，腾讯云TVP尖峰对话李开复，浙江大学教授、腾讯优图实验室高级顾问、杰出科学家沈春华，第四范式副总裁、腾讯云 TVP 郑曌担任主持，邀请了 50 位来自 AI 领域的 CTO 与技术专家参与论坛讨论，碰撞出关于 AI 的未来火花。

研究团队推出开源AI搜索框架ODS，在复杂推理任务中准确率达75.3%，超越GPT-4o搜索版近10个百分点。该框架采用双核心架构设计，包含智能搜索工具和推理代理两个组件，能够理解问题、主动搜集信息并进行多步推理。ODS完全开源且支持插件化配置，打破了AI搜索技术垄断，为技术民主化开创新局面。

浙江大学研究团队首次将视频技术引入AI角色扮演领域，构建了包含6万视频和70万对话的大型数据集，开发出能让AI通过观看真实视频学习角色特征的新框架。该技术结合动态视频信息和静态文字描述，让AI能够生成更加生动真实的角色扮演效果，在人类相似度等关键指标上达到业界领先水平，为教育、娱乐、客服等领域的AI应用开辟了新可能。

这项由尼日利亚阿雷瓦数据科学学院主导的国际研究，通过对比DenseNet、ResNet、EfficientNet和Vision Transformer四种深度学习模型，为非洲野生动物保护提供了AI技术解决方案。研究发现DenseNet-201在实用性和准确率间达到最佳平衡，并成功部署了在线识别应用，为AI技术服务野生动物保护事业提供了完整的从理论到实践的范例。

斯坦福大学等顶尖机构联合研发的MegaPortrait技术实现重大突破，首次让单张静态照片生成高质量全身动态视频成为现实。该技术通过创新的AI架构，能够从一张照片中推断人物特征并生成自然流畅的动作和表情，在视频质量、处理速度和身份一致性方面都超越了传统方法，为教育、娱乐、商业等领域带来革命性应用前景。

约翰霍普金斯大学研究发现，AI大模型存在严重的"记忆偏见"问题，即使明确指示忽略内部知识，AI仍会固执地依赖训练时的记忆。研究通过创新的诊断框架测试了三种AI模型，发现知识冲突会显著降低模型性能，且这种偏见会影响AI用作评判工具的公正性。

KAIST研究团队开发出革命性AI检索系统UniversalRAG，首次实现跨文字、图片、视频的智能信息路由。该系统能根据问题特点自动选择最合适的信息类型和详细程度，在8个基准测试中显著优于传统方法，平均性能提升15-20%，同时将计算开销降低50-75%。

我们将讲述AI的一位被遗忘的“表亲”——IA，即智能增强。长久以来，人们思考的一直是人类大脑如何对抗人工硅脑的问题。但在IA层面，我们需要探讨的则是如何让人类大脑与人工硅脑共同合作。

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。

新加坡南洋理工大学团队开发的4DNeX系统实现了从单张照片生成完整4D动态场景的突破。该技术采用6D视频表示法融合RGB颜色和XYZ空间信息，构建了包含920万帧数据的4DNeX-10M大规模数据集，通过改进视频扩散模型实现15分钟内的高效生成，在动态程度和一致性指标上显著优于现有方法，为虚拟现实、影视制作等领域提供了新的技术路径。