首尔国立大学研究团队开发出名为Durian的AI技术，能够实现前所未有的肖像动画与属性转移功能。该技术通过双重参考网络架构，仅需两张照片就能生成自然的动态视频，展示人物带着新发型、眼镜或胡须等属性的各种表情动作。与传统方法不同，Durian采用创新的自重建训练策略，无需大量标注数据即可学会属性转移，并支持多属性组合和属性插值等高级功能，在各项性能指标上均超越现有技术。

本文讨论了生成式人工智能如何通过逐步弱化名词的作用来重塑语言结构与现实认知，揭示品牌建设和人文沟通中的潜在风险及语义流失问题。

来自35位参与AI项目的高层管理人员的观点，他们一直密切关注AI领域的发展动向，并承诺构建起少炒作、高实用度、更准确且针对性更强的AI方案。

“小i之父”袁辉的20年创业史告诉我们，AI最终是为人民服务。

百度首席技术官王海峰正式发布百度大脑5.0，实现了历史上最具跨越性升级，在算法突破、计算架构升级的基础上，实现AI算法、计算架构和应用场景的融合创新，成为软硬一体AI大生产平台。

要帮助非洲真正通过电信及数据骨干网络的普及迎来腾飞，本地数据及人工智能产业的崛起也将一大关键前提。

快手推出的Keye-VL是一个专门为短视频理解而设计的80亿参数AI模型，在视频内容理解、数学推理和多模态任务方面达到同类模型中的最高水平。该模型采用独创的五模式推理系统和四阶段训练策略，能自动判断任务难度并选择合适的思考方式，在快手自建的KC-MMBench短视频基准测试中大幅领先其他模型。

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。

AI能让够更早，更准确的发现并预测癌变的发生，这也是目前AI医疗的的一个主流发展方向，更早的发现，更准确的预测。最近一项来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究就在对肺癌精准预测方向上取得了重大突破

这篇研究从王子苏丹大学的学者团队提出了阿拉伯语言模型评估的新范式，首先建立了全面的理论指南，然后分析了现有评估数据集的不足，并引入了阿拉伯深度迷你数据集(ADMD)作为解决方案。ADMD包含490个涵盖10个领域的挑战性问题，用于评估五大顶级语言模型。结果显示Claude 3.5 Sonnet表现最佳(30%准确率)，而所有模型在需要深度文化理解的领域表现欠佳。研究强调了将文化能力与技术精确性结合的重要性，为阿拉伯语NLP提供了新方向。

随着企业的资产管理由粗放式管理向高质量发展的精益化管理进行转变,催生出更多场景化的应用和更加精细化管理的诉求。

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耶鲁大学研究团队通过构建SCIREAS评估体系和KRUX分析框架，系统研究了大语言模型在科学推理中的表现。研究发现，模型的主要瓶颈不是推理能力而是知识检索能力，基础模型在获得外部知识支持后甚至能超越专门的推理模型。团队还开发了SCILIT01作为开源科学推理基线，为未来AI科学应用的改进提供了新方向。

在ChatGPT公开发布一周年即将到来之际，IT领导者们正在推动生成式AI试点，以及在生产环境中使用这项被视为重新定义行业且充满未知的技术。

这篇论文介绍了3DTown，一种从单一俯视图生成3D城镇场景的创新方法。研究团队结合区域化生成和空间感知3D修复技术，无需额外训练即可创建几何一致、布局协调的3D场景。通过将场景分解为重叠区域并使用预训练生成器处理每个区域，该方法显著优于现有技术，在几何质量、空间连贯性和纹理保真度方面表现突出，为游戏开发、虚拟现实和城市规划等领域提供了实用解决方案。

本文探讨了达成人工通用智能(AGI)七大路线中的线性进阶路径，预测了从2025年至2040年 AI 技术与社会效应的关键年度节点。

慕尼黑工业大学研究团队首次将"grokking"现象成功应用于真实世界的复杂推理任务，通过巧妙的数据增强策略，让仅有1.24亿参数的小型AI模型在多步推理任务上达到95-100%准确率，超越了GPT-4o等大型模型。更令人惊讶的是，即使训练数据中包含错误信息，也能增强而非削弱模型的推理能力。

2025 年 7 月 26 日，上海世博展览馆迎来一场聚焦 "人工智能的数学边界与基础重构" 的高端论坛。

MTS AI研究团队提出RewardRanker系统，通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型，在多种编程语言上表现优异，甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化，系统能从多个代码候选中选出最优方案，为AI编程助手的实用化奠定基础。

蚂蚁集团智能医疗部门提出GRAO统一对齐框架，通过"模仿-探索-超越"三阶段机制解决传统AI对齐方法局限性。该方法相比监督微调、强化学习等基线方法分别实现57.70%、7.95%等显著提升，特别在专家混合模型上表现突出，为大型语言模型对齐优化提供新范式。