俄国研究团队开发出InnerControl技术，通过训练轻量级"内心解读器"监控AI绘画过程中的中间特征，实现全程实时控制指导。该方法在深度控制任务中比现有最佳方法提升7-10%精度，同时保持图像质量，解决了AI绘画控制不精确的核心问题，为更可靠的AI创作工具奠定基础。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

在当下的AI竞争格局下，没什么能比一场AI浓度爆表的大会，更能快速彰显自身实力了，AMD的这场「Advancing AI大会」，就是印证。

KAIST团队开发了PaperCoder，一个能够自动将机器学习论文转化为完整代码仓库的AI系统。该系统通过规划、分析、编码三个阶段，解决了80%科学论文缺乏代码实现的问题，在评估中获得88%专家认可，生成的代码只需微调0.81%即可执行。

西安交通大学等机构研究团队提出MUR方法，通过"动量不确定性"概念让AI推理系统学会轻重缓急，在节省50%以上计算资源的同时提升0.62-3.37%的准确率。该方法从物理学动量概念获得灵感，能够识别关键推理步骤并选择性地分配计算资源，解决了AI推理中的"过度思考"问题，为提高AI系统效率开辟了新路径。

一家身陷危机的公司返璞归真，并迅速掀起病毒式传播。但如此赤裸裸地复制Twitter，能否为这家老迈的科技巨头注入新的活力？

在我们的日常生活中，睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好，第二天的工作效率就会大打折扣，而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力，还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是，AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。

北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术，首次让AI学会像人类一样逐步观察物体，通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题，支持文字、图像、形状等多种输入，在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。

这项由香港中文大学多媒体实验室和香港大学等机构合作的研究，开发了名为GoT的革命性AI图像生成方法。该技术让AI在创作图像前先进行语义和空间推理，用户可直接查看和修改AI的"思考过程"来精确控制生成结果。研究团队构建了超过900万样本的训练数据集，GoT在多项标准测试中均取得最佳成绩，为AI创作从盲目生成向智能推理的转变奠定了基础。

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信息分配高频，时间维度使用零频率）和动态时间缩放机制（根据视频速度灵活调整时间编码）。实验证明，HoPE在长视频理解和检索任务上分别提升了8.35%和22.23%，为AI更准确理解长视频内容开辟了新途径。

云从科技创始人周曦到美国留学时,研究重心从语音识别转到了图像——师从计算机视觉之父黄煦涛(Tomas S. Huang)教授

「 聊到移民话题，除了欧美，还有许多人会提到新加坡。作为一个经济实力强大、中西文化交融、教育发展卓越的国家，新加坡一直是华人最喜爱的宜居之地之一，吸引着国内越来越多的程序员移民过去。今日推荐 Keegan小钢（id：keeganlee_me）一篇文章。

面对发展初期RISC-V生态薄弱的难点，赛昉科技同样有自己的独到见解。“垂直整合”的落地模式是赛昉科技的破局之策，从处理器内核到处理器芯片，到开发板和生态，再到最终的系统和产品，赛昉科技一路同行。

Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2，通过创新的混合强化学习方法，成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉，在多项权威测试中超越同类开源模型，某些指标甚至媲美商业产品，为开源AI发展树立了新标杆。

阿里巴巴推出的Ovis2.5是一个革命性的多模态AI模型，具备原生分辨率图像处理和深度推理能力。它采用五阶段训练体系，在OpenCompass评测中创造了开源模型新纪录。其突破性的思考模式让AI能够进行类人推理和自我纠错，在数学推理、图表分析、文字识别等方面表现卓越，为教育、医疗、商业等领域提供了强大的AI助手解决方案。

「 2022年10月，小贾从世界百强名校格拉斯哥大学毕业，回国后他投了近百份简历，结果回应寥寥无几。“互联网寒冬”下的岗位缩招，撞上“研究生扩招”带来的学历贬值，令名校学子的求职路也不再容易。」

《Afterburner: Reinforcement Learning Facilitates Self-Improving Code Efficiency Optimization》这篇论文提出了一种创新的代码效率优化框架，通过强化学习技术让大语言模型能够自我改进生成代码的计算效率。研究表明，基于强化学习的方法（GRPO）能够持续优化代码性能，而传统的监督学习方法（SFT和DPO）则很快达到效率提升瓶颈。这一发现为解决大语言模型生成代码效率低下的普遍问题提供了有效途径，同时揭示了强化学习在教导AI自我完善方面的强大潜力。

AWS正在为系统架构的彻底改变指路。

目前的AI技术，还不太可能对企业、员工或者说更为宏观的整个经济体系带来颠覆性影响。

OPPO Find X6 系列首次采用三主摄——每一个摄像头都采用行业领先的大底传感器技术和领先行业的光学设计，广角、超广角、长焦摄像头均可以轻松应对极具挑战的拍摄场景。