上海AI实验室团队开发出革命性的MoM（记忆混合体）AI架构，通过模仿人脑海马体的神经机制，为AI系统配备多个独立记忆仓库，彻底解决了传统AI模型处理长文本时的"健忘"问题。该技术在保持线性计算效率的同时，性能接近甚至超越传统Transformer模型，为长文档理解、代码分析、智能对话等应用领域带来突破性进展，现已完全开源供全球研究者使用。

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。

杜克大学与Zoom合作研究揭示，即使最先进的AI模型在复杂多步骤任务中成功率也不足60%。研究团队通过LiveMCP-101测试平台的101个真实任务，发现AI智能体存在七种主要失误模式，其中语义错误最为普遍。该研究采用创新的实时对比评估方法，为改进AI系统指明了方向。

边缘计算随着5G、IOT、AI等相关技术演进越来引人瞩目

围绕英伟达历年业绩、数据中心业务与科技巨头资本支出情况、企业对外投资情况、AI产品线最新进展等方面进行解读。

腾讯AI实验室联合多所知名高校开发了一种名为CDE的新型AI训练框架，通过模仿儿童的好奇心学习机制，让大语言模型能够自主探索未知领域。该方法使用两套"好奇心传感器"指导模型学习，在数学推理任务上平均提升3个百分点，同时解决了传统方法中的"校准崩塌"问题，为开发更智能自主的AI系统开辟了新路径。

地平线机器人等机构联合发布EmbodiedGen——首个面向机器人智能的交互式3D世界生成平台。该系统能从单张图片或文字描述生成具备真实物理属性的3D资产，包括刚体物体、关节物体和完整场景，支持纹理编辑与多样化背景生成。所有资产采用URDF格式，可直接导入主流物理仿真器进行机器人训练。通过自动化质量检测、物理属性恢复等创新技术，EmbodiedGen实现了从真实世界到虚拟仿真的无缝转换，为机器人智能研究提供了低成本、高质量的数据增强解决方案。

南开大学团队开发的VisualCloze系统通过"视觉上下文学习"实现了通用图像生成，让AI能够像人类一样通过观察几个例子就学会新的图像处理任务。该系统采用统一架构处理多种任务，在风格转换、图像编辑、条件生成等方面都表现出色，并具备处理训练时未见过任务的泛化能力。

中山大学联合深圳气象创新研究院开发出PASSAT模型，这是首个同时融合物理约束和球面拓扑的AI天气预报系统。该模型通过球面图神经网络处理地气相互作用，用物理方程计算大气流动，避免了传统平面投影的几何扭曲问题。测试显示PASSAT在多项指标上超越现有AI模型，甚至优于部分业务化数值预报系统，为AI气象预报开辟了新路径。

这项由俄罗斯AIRI研究所等多家机构联合完成的研究，首次系统揭示了LoRA技术在AI知识注入中的潜在风险。通过对Llama-3.1模型的大规模实验，研究团队发现AI在学习新知识时存在明显的"安全阈值"，超过500个新事实后性能显著下降。更重要的是，他们发现释义增强策略能有效缓解这些问题，为AI安全知识更新提供了重要指导。

斯坦福大学研究团队构建了包含2400万医学图像的BIOMEDICA数据库，并开发出性能卓越的BMC-CLIP医学AI模型。该项目通过从600万篇科学文献中提取图像和文字，创建了医学领域最大的开放数据集，在40项医学任务测试中平均性能提升6.56%，计算效率提高10倍，为医学AI发展提供了重要基础资源。

Zoom公司研究团队开发的TCIA框架通过"拆解-重组"策略解决AI指令训练中的多样性不足和任务漂移问题，将指令分解为基础查询和约束条件后智能重组，在四个真实任务中平均性能提升8.7%，某些场景甚至超越GPT-4o，同时保持通用能力不受损，为企业低成本定制专业AI应用提供了新方案。

上海AI实验库推出YUME系统，用户只需输入一张图片就能创建可键盘控制的虚拟世界。该系统采用创新的运动量化技术，将复杂的三维控制简化为WASD键操作，并通过智能记忆机制实现无限长度的世界探索。系统具备强大的跨风格适应能力，不仅能处理真实场景，还能重现动漫、游戏等各种艺术风格的虚拟世界，为虚拟现实和交互娱乐领域提供了全新的技术路径。

这项来自越南国立大学和新加坡Knovel工程实验室的突破性研究证明，仅用15亿参数的小模型就能通过精心设计的强化学习策略实现卓越的数学推理能力。研究团队用42美元训练成本和7000个精选样本，让小模型在AIME24测试中达到46.7%准确率，超越OpenAI的o1-preview模型，展现了"小而美"的AI发展新路径，为资源受限的研究者和开发者提供了高性价比的AI推理解决方案。

这项由法国蒙彼利埃大学团队开发的iFAM系统，通过创新的两阶段设计解决了AI视觉模型"看错重点"的问题。系统第一阶段识别图像中的关键区域，第二阶段只处理被选中的区域，完全屏蔽背景干扰。在多个挑战性数据集上的实验表明，该方法显著提升了模型对虚假关联的抗性，为医疗诊断、自动驾驶等高风险应用提供了更可靠的技术基础。

印度理工学院研究员创建了首个专门评估心理健康AI伦理推理能力的数据集EthicsMH，包含125个涵盖保密信任、偏见识别、自主权冲突等核心伦理挑战的情境。通过人机合作构建方式和多维评估框架，该工具不仅能测试AI决策准确性，更能评估其推理过程质量和多角度思考能力，为开发更安全负责任的心理健康AI系统提供了重要评估工具和方法论基础。

谷歌DeepMind团队开发的SigLIP 2是新一代多语言视觉-语言编码器，支持36种语言的图像理解。通过创新的分阶段训练方法，结合解码器训练、自蒸馏学习和智能数据筛选，实现了在零样本分类、图像检索、精准定位等任务上的全面突破。该系统还采用去偏见技术，显著提升了文化公平性，为全球化AI应用奠定重要基础。

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

StepFun团队发布Step 3.5 Flash，这是一个稀疏专家混合模型，仅用110亿活跃参数就实现了前沿级智能水平。该模型采用创新的混合注意力机制和MIS-PO强化学习方法，在数学推理、代码生成和智能体任务中表现卓越，与GPT-5.2和Gemini 3.0 Pro等顶级模型性能相当，同时大幅提升了计算效率和部署便利性。

Pat此前接受20VC主持人Ian Hathaway访谈时，对自己的投资理念全盘托出，从他在美国怀俄明州小镇成长经历谈起，探讨了他的人生观、对投资决策的结构化思考方法、如何评估创始人与市场的匹配度、如何打造顶尖投资团队，以及红杉资本在风险投资价值链上的优势与挑战。