星火大模型V1.5和悟道3.0重磅发布，AMD发布Instinct MI300X

NExT-Search是一项创新研究，旨在解决生成式AI搜索中的用户反馈断层问题。传统网络搜索通过丰富的用户点击和停留时间等信息不断优化，而生成式AI搜索虽提高了便利性，但用户只能对最终答案提供粗粒度反馈，无法指出具体环节问题。该研究提出双模式解决方案：用户调试模式允许在查询分解、文档检索和答案生成三个关键阶段进行干预；影子用户模式则利用个性化代理模拟用户偏好，减少交互负担。

清华大学等机构组织的MARS2多模态推理挑战赛历时两个多月，76支知名团队参与，通过三个赛道全面考察AI在真实场景视觉定位、空间感知问答和广告视频推理等复杂任务上的能力，结果显示即使最先进AI模型表现仍不理想，为推动人工智能向真正智能化发展提供了重要基准和研究方向。

浙江大学团队开发的LAPO方法成功解决了AI推理模型"过度思考"问题，通过两阶段训练让AI学会根据问题复杂度自主调整推理深度。实验显示该方法将计算用量减少40.9%的同时准确率提升2.3%，为AI系统的智能化和实用化发展提供了重要突破。

12月12-15日，第十八届CCF全国高性能计算学术年会（以下简称CCF HPC China 2022）以线上的方式举行

英国卫生安全局研究团队首次构建了包含8000多道题目的AI公共卫生知识评测基准PubHealthBench，测试24个AI模型对英国健康指南的掌握程度。结果显示最先进AI在选择题中正确率超90%，但自由作答时降至75%以下，且在面向公众的指南上表现优于专业医疗指南。

这项由浙江大学等多家机构联合完成的大规模调研首次系统性梳理了操作系统智能体这一前沿领域，全面分析了基于多模态大语言模型的AI助手如何像人类一样操作电脑手机。研究涵盖了技术架构、训练方法、评估体系和发展挑战，为实现类似贾维斯的智能数字助手提供了完整的技术路线图。

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。

新加坡国立大学研究团队通过数据分析揭示，当前AI学术会议面临四大危机：研究人员年均发表超过4.5篇论文、会议碳排放超过主办城市日排放量、71%相关讨论呈负面情绪、会场容量不足需抽签限制参与。研究提出社区联邦会议模式，将传统集中式会议分解为全球评议系统、地区小型中心和数字协作平台三层架构，以实现可持续的学术交流。

阿里巴巴Qwen团队发布的Qwen2.5-VL是新一代多模态大型语言模型，实现了原生动态分辨率处理、超长视频理解和精确设备操作等突破。该模型提供3B、7B、72B三个版本，在文档理解、视觉定位、多语言处理等任务上达到业界领先水平，训练数据规模扩展至4.1万亿标记，为用户提供更智能实用的AI助手体验。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

这项由上海人工智能实验室等多家机构联合开展的研究，开发了VBench-2.0评估系统，专门测试视频生成AI对真实世界的理解能力。与关注视觉效果的传统评估不同，VBench-2.0从人体逼真度、可控性、创造力、物理学和常识推理五个维度，全面检验AI是否真正理解物理规律和逻辑关系，为视频生成技术发展提供了新的评估标准。

字节跳动Seed团队推出的Seedance 1.0是一个突破性的AI视频生成模型，能够根据文字描述或静态图片快速生成高质量视频。该系统在权威评测平台上击败了Google Veo 3、OpenAI Sora等竞品，获得双项冠军。其核心创新包括多模态统一架构、空间时间分离设计、强化学习优化和10倍推理加速，能在41.4秒内生成5秒1080p视频，大幅降低了专业视频制作门槛。