本周，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》；2023阿里云峰会召开，发布大语言模型“通义千问”。

太平洋时间5月20日上午，在加州山景城海岸线圆形剧场（Shoreline Amphitheatre），空气中弥漫着咖啡香气和一种几乎能触摸到电子脉冲般的兴奋感，2025 Google I/O（谷歌开发者大会）开始了，而此时的我们，正处于这股AI浪潮的中心。

中科大与Metastone公司合作提出"归因接地"框架，通过分析真实指令的产生机制来大规模合成高质量训练数据。该方法将指令归因于文档、用户和动机三要素，构建了100万条指令的SynthQuestions数据集。实验显示，用该数据集训练的AI模型性能显著提升，证明了质量胜过数量的重要性，为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。

港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

一篇54页的文档《揭示OpenAI计划在2027年前实现通用人工智能（AGI）的计划》在网络传播，由推特用户Jackson (@vancouver1717)整理，基于公开资料推测OpenAI的AGI已实现。

这项由蚂蚁集团包容性AI团队完成的研究发布了Ming-Omni，这是首个媲美GPT-4o的开源多模态AI模型。该模型能够同时处理文字、图像、音频和视频，并具备语音和图像生成能力。采用MoE架构和模态特定路由器，仅需激活2.8B参数就能达到与7B参数模型相当的性能。在多项基准测试中创造新纪录，特别是在语音理解、图像生成和多模态融合方面表现突出。

2023世界人工智能大会WAIC在上海召开。

斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量，这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练，新增超过70万词汇，涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本，为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。

腾讯AI实验室推出认知内核-专业版，这是首个完全开源且几乎免费的AI智能体框架。该框架通过创新的分层架构和统一接口设计，最大化利用大语言模型能力，避免对昂贵专有工具的依赖。研究团队还训练了8B参数的CK-Pro-8B模型，在GAIA基准测试中超越同等规模开源模型，为AI助手的民主化发展提供了重要技术基础。

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。

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。

这项研究提出了"高效探测"方法，解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制，该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升，在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性，生成可解释的注意力图谱，展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码，推动技术普及应用。

人们曾经以采集食物为生，而如今他们要重新以采集信息为生，尽管这件事看起来很不可思议。——Marshall McLuhan

清华大学和智谱AI联合发布GLM-4.5系列模型，这是首个在推理、编程和智能代理三大核心领域同时达到顶尖水平的开源AI模型。GLM-4.5拥有355B参数但仅激活32B，创新的混合推理模式能根据任务复杂度自动选择思考深度。该模型在12项基准测试中排名第三，智能代理任务排名第二，已完全开源供研究使用。

HumaniBench是由Vector研究院和中佛罗里达大学联合开发的首个以人为中心的大型多模态模型评测框架，包含约3.2万对真实世界图像-问题对。与传统仅关注准确率的评测不同，它从公平性、伦理性、理解能力、推理能力、语言包容性、共情能力和鲁棒性七个维度全面评估模型的"人性化"程度。研究对15个顶尖多模态模型的测试显示，闭源商业模型总体领先，但在视觉定位和抗干扰性上存在短板；开源模型在特定能力上表现出色，但在平衡准确率与人性化原则方面面临更大挑战。

清华、中科大联合Kwai团队开发的Thyme系统实现了多模态AI的重大突破，让AI模型具备了自主编写代码处理图像和进行数学计算的能力。通过创新的两阶段训练策略和GRPO-ATS算法，Thyme在近20个评测基准上都表现出显著性能提升，特别是在高分辨率图像处理和复杂推理任务中表现突出，代表了AI从被动"看图说话"向主动"动手解决问题"的重要转变。

InfiX.ai和香港理工大学联合发布的InfiAlign框架，通过多维数据筛选和两阶段课程学习，仅用12%训练数据就达到顶级模型性能。该框架发现回答长度与问题难度正相关，创新性地用长度作为难度指标，结合多样性采样和质量过滤，实现了数据效率的巨大提升。在数学推理等任务中表现优异，为资源有限的机构提供了经济高效的AI模型训练方案。

这项由韩国大学联合耶鲁大学等多所院校开展的研究，开发了名为Med-PRM的医疗AI推理框架。该系统让AI在诊断时能够实时查阅医学文献并验证每个推理步骤，使80亿参数的小模型在医学考试中首次突破80%准确率，训练成本仅需20美元却超越了成本数万美元的竞争对手，为医疗AI的普及和可靠性提升提供了新路径。

MIT研究团队开发出一款能够自动识别并修复代码错误的AI调试助手，该系统在处理初级、中级和高级编程问题时分别达到94.2%、82.7%和67.3%的成功率，平均调试时间仅需2.3分钟，远超人类程序员45分钟的平均水平。这项突破性技术采用大语言模型和多视角分析方法，不仅能快速定位问题根源，还能提供清晰的修复建议和解释，有望彻底改变软件开发的调试流程。

沙特阿拉伯misraj.ai团队开发了Kuwain 1.5B，一个仅15亿参数的阿拉伯语-英语双语AI模型。他们创新性地提出"语言注射"技术，在英语模型基础上增加8个新层专门处理阿拉伯语，同时保持原有层冻结。通过扩展26000个阿拉伯语词汇和9:1的数据配比，实现了阿拉伯语性能8%提升，英语能力完全保持，训练成本降低70%。该方法可推广到其他语言，为多语言AI发展提供了高效经济的新路径。