「 阿达的微信名是一串数字，那是他在佛山监狱服刑的囚号。从一名服刑人员转型硬件工程师，编程重启了阿达的人生。科技并不冰冷，它描摹未来蓝图，更关照当下烟火。」

斯坦福大学等机构开发的RD-VLA让机器人首次拥有自适应思考能力，能根据任务复杂度动态调节"思考深度"。这种突破性技术在潜意识层面进行推理，速度比传统方法快80倍，内存使用恒定。复杂任务成功率从0%提升至90%以上，在真实世界的面包烘烤、毛巾折叠等任务中表现出色，为智能机器人开辟了全新发展道路。

北卡大学研究团队推出Bifrost-1系统，通过创新的"补丁级CLIP潜在变量"技术，成功让多模态大语言模型和扩散模型高效协作，实现了既能理解又能创作图像的AI助手。该方法避免了传统技术的高成本训练问题，在保持原有理解能力的同时，以90%的成本降幅实现了与顶级方法相当的图像生成质量，为多模态AI发展提供了全新的"桥接"思路。

斯坦福与哈佛研究团队通过创新的"层次贝叶斯框架"，首次从理性分析角度解释了AI学习策略转换机制。研究发现AI会在"记忆型"和"理解型"两种策略间理性选择，转换规律遵循损失-复杂度权衡原理。该理论框架仅用三个参数就能准确预测AI在不同条件下的行为表现，为AI系统的可控性和可预测性提供了重要理论基础。

中科大研究团队从认知科学获得灵感，提出IAU机器遗忘方法，通过"反向记忆"让AI高效忘记特定数据。该方法避免了传统影响函数的复杂矩阵计算，将遗忘时间从数千秒降至十几秒，同时保持模型性能。实验验证显示其在多种数据集和模型上均表现优异，为隐私保护和数据安全提供了实用解决方案。

生成式AI对艺术风格的疯狂模仿，应当休矣。

香港科技大学研究团队发布了Audio-FLAN，这是全球首个大规模音频指令训练数据集。该数据集涵盖语音、音乐、声音三大领域的80个任务，包含超过1亿个训练样本，首次实现了音频领域的统一指令学习。通过类似ChatGPT的训练方法，Audio-FLAN能够训练出既能理解又能生成音频的通用AI模型，有望推动音频人工智能从专业化工具向通用助手的转变。

大湾区大学研究团队开发的FairyGen系统能够将儿童简笔画转换为完整动画故事。该系统通过智能故事规划、风格传播适配器和3D重建技术，让画中角色"活"起来并保持原画艺术风格。采用两阶段训练策略分离身份与运动学习，实现自然流畅的动画效果，为创意教育和个性化内容创作开辟新途径。

摩根士丹利研究团队开发了专门掌握Q编程语言的AI模型QQwen，通过创新的三阶段训练方法（预训练、监督学习、强化学习），让开源AI模型在Q语言编程测试中达到59%准确率，超越GPT-4.1等商业模型。研究团队完全开源了模型、数据和训练代码，为AI专业化训练提供了可复制的成功范式，证明了中等规模开源模型通过针对性训练可以在特定领域超越大型商业模型的表现。

如果某天，一个15岁的稚嫩少年问你“想不想和我们一起超越微软？”你会作何反应？

这项由斯坦福大学、Meta公司和密歇根大学联合完成的研究，开发了能够实时观看视频并主动提供任务指导的AI助手系统。研究团队创建了包含30万对话的PROASSIST数据集，设计了创新的评估方法，并开发了能处理流媒体视频的端到端模型。实验显示，该系统能够在烹饪、组装等多种任务中提供及时准确的指导，为开发真正智能的人工助手奠定了基础。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

亚马逊AI实验室联合莫纳什大学开发的Cyber-Zero框架，首次实现了无需运行环境的网络安全AI训练。通过分析公开CTF解题报告，用双AI模型模拟真实解题过程，生成高质量训练数据。训练后的开源模型性能可媲美顶级商业模型，在成本效益上具有显著优势，为网络安全AI技术普及化提供了新路径。

就在新任首席执行官Pat Gelsinger宣布英特尔公司的重塑计划正好一周之后，Arm发布了其架构的第九个版本，并且提出了该公司对下一个十年的愿景。

这项研究提出了一种创新的"生命长久安全对齐"框架，使大语言模型能够持续适应不断进化的越狱攻击策略。框架核心是元攻击者与防御者之间的对抗演化循环：元攻击者不断发现新的攻击策略，防御者则学习抵御这些攻击。实验表明，经过两轮迭代后，防御者成功将攻击成功率从73%降至7%，同时保持了模型的有用性。这种动态进化方法相比传统静态安全对齐更有效，为构建持续安全的大语言模型提供了新方向。

这是一项由NAVER AI Lab、韩国科学技术院和首尔大学联合完成的突破性研究，提出了通过跨模态注意力注入技术同时生成新视角图像和对齐几何结构的方法。该技术基于扭曲与修补思路，使用双并行扩散网络处理图像和几何，通过创新的注意力共享机制确保两种模态完美对齐，克服了传统方法需要大量标定图像或无法外推的局限性，在多个数据集上验证了其在外推场景下的卓越性能，为VR/AR、游戏开发等领域开辟了新的应用可能。

这项由上海人工智能实验室等多家国际机构联合完成的研究系统性地梳理了大语言模型高效架构的最新进展。论文将创新方法分为七大类：线性序列建模、稀疏序列建模、高效全注意力、稀疏专家混合、混合架构、扩散语言模型和跨模态应用。研究揭示了如何在保持AI能力的同时大幅降低计算成本，为AI技术的可持续发展和广泛应用提供了重要指导。

他们是一个全新的商业物种，一个由共同精神内核凝聚而成的群体一“跨境新生代”。

华盛顿大学研究团队成功开发出能够检测重度意识障碍患者大脑活动的"翻译系统"，准确率达89%。该技术通过脑电图和人工智能算法，发现近40%被判定为"植物人"的患者实际仍有意识。系统不仅能诊断意识状态，还能预测康复前景，为患者家庭带来希望，推动了脑机接口技术革命性进展。

这项研究解决了AI图片描述中的两大难题：描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法，让AI能生成更详细准确的图片描述，显著提升了多个AI系统的性能表现，为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。